近年来移动终端及虚拟现实头盔设备得到了快速发展，三维网格模型是该领域的主要显示内容，它是由三维点云数据及复杂的几何拓扑结构共同构成。随着三维点云数据的获取及处理逐渐走进消费者视野，如VR游戏、VR旅游、三维人脸识别技术、3D拍照手机等产业中应用的三维网格模型，均可通过三维扫描仪、景深相机、3D深度感知摄像头等设备获取，再通过几何拓扑结构进行重构，形成三维网格模型。随着3D产业大众化，获取的三维网格模型不断增多，传输到普通消费者移动终端需要消耗大量数据流量，占用大带宽，移动设备性能及网络环境因素等都将受到考验。　　如何提高三维网格模型的传输效率，满足不同消费者的不同需求。针对这类问题，本文结合细分曲面造型、三维网格模型简化和重建在国内外研究进展，并结合相关产业发展现状，论述了优化三维网格模型的细分、简化和还原在该产业领域内的重要意义。通过对相关文献的大量研究，分析并验证了本文提出的相关算法的可行性与价值。　　本文的主要研究内容及贡献包括以下几个方面：　　（1） 基于二面角的优化判定规则，提出并实现了基于二面角插值Loop细分方法。通过充分利用三维网格面片法向量关系，降低传统细分过程中数据呈指数级增长，提高运算速度。通过对奇异点周围插值处理，保持网格局部特征信息。　　（2） 结合逼近型Loop细分和插值型改进的Butterfly细分，提出基于逆混合Loop细分的网格简化方法。简化后生成由一个基网格和一系列偏移量数据集组成的渐进网格，降低内存使用率。偏移量数据集的大小可由用户根据参数调节，该偏移量数据集将为渐进网格的生成和显示做准备。　　（3） 结合渐进网格生成方法，提出基于逆混合Loop细分的渐进网格还原与显示方法。通过参数调节，用户可根据需求还原介于插值网格和逼近网格之间的渐进网格，解决多分辨率渐进网格显示时出现“收缩”或“扩张”的跳跃问题。参数从0到1的过程，通过融合更多的控制顶点，减少顶点偏移计算，网格还原度逐渐提高，当参数等于1时，达到无损还原。