随着计算机图形学技术的发展和广泛应用，巨型网格的交互绘制成为近年来计算机图形学的一个研究热点。为了实现网格交互绘制，首先必须利用网格简化方法生成网格的多分辨率表示模型，但是由于巨型网格数据量远大于现有计算机内存的可处理数据量，巨型网格简化成为大家攻克的焦点。本文对传统的基于八叉树分片的简化方法进行改进，并在此基础上确定了以面片为单位的简化方法。 在详细分析传统八叉树模型分片方法基础上，确定了传统八叉树模型在面片边界处理时将跨越分割边界的多边形作为普通多边形处理的问题，这种处理会引起面片误差评价误差较大和需要专门的数据结构维护面片连接信息。另外，基于八叉树的分片方法是基于空间分割思想来分割网格表面的，这种方法会引起叶子节点数据量不均匀，单个节点包含多个离散面片等问题。本文改进了传统的八叉树模型，将跨越分割边界的多边形看作一种特殊的多边形，建立专门的数据结构—共享多边形结构来处理这种特殊多边形；基于共享多边形结构，八叉树模型就能以较小的代价来合并较小的叶节点，合并某些节点内的离散面片，使八叉树叶节点数据量分布比较均匀，并且每个节点只包含一个离散面片。在改进型的八叉树模型的基础上，采用以叶节点离散面片作为单位的简化方法。在每次简化中，根据叶节点面片内的最大边收缩代价确定该面片的简化误差，将面片多边形数目减少到一定程度之后停止简化，然后选取下一个简化误差最小的叶节点面片进行简化，最后达到简化整个模型的目的。 改进后的八叉树模型进一步减少了简化过程中的内外存I/O，提高了简化效率；在改进八叉树模型上采用的基于单位面片的简化方法，减少了维护面片边界所需的数据结构，提高了简化速度。实验证明，基于改进八叉树模型的网格简化方法，能大大提高巨型网格的简化效率和简化效果。 本方法在巨型网格多分辨率表示和交互绘制上有着广泛的应用前景。