半自动特征保持动态网格简化方法提升模型简化效果

本文档深入探讨了一种创新的基于特征保持的半自动化动态网格简化方法，它针对传统网格简化技术的局限性提出了改进。传统的方法主要依赖于预先设定的简化算法，通过计算模型参数来确定简化过程，这在一定程度上限制了用户的主观干预能力。然而，用户在许多场景下可以通过手动调整来提升简化效果，尤其是在处理复杂模型时。 该研究方法的核心在于结合了半边折叠和二次误差度量算法，构建了一个半自动化的网格简化系统。这个系统提供了两种误差修正途径，即自动误差修正和用户误差修正。自动误差修正算法在简化过程中自动检测并纠正可能产生的错误，而用户误差修正则允许用户根据自己的理解和需求，对简化结果进行微调，以实现更符合预期的效果。 动态半边树状层次结构的设计使得该方法适用于实时仿真，能够适应各种模型简化算法，实现了算法的灵活性。这种结构确保了简化过程的高效性和实时性，使得用户可以在简化过程中即时看到结果并进行反馈。 对比实验部分显示，改进的自动误差修正算法对于规则模型的简化质量有显著提升，极大地优化了模型的精度。而当面对复杂的构造模型时，用户误差修正算法的优势更为明显，它能够在保持模型的关键特征区域完整的同时，根据用户的意图进行个性化简化，从而显著增强模型的外观特征保留。 这篇论文不仅改进了现有的网格简化技术，还引入了用户友好且灵活的交互方式，使得模型简化过程更具可控性和定制化。这对于虚拟现实、仿真等领域中对高质量模型简化的需求具有重要意义，为未来网格简化技术的发展开辟了新的路径。