改进的边折叠算法：视觉特征保持的模型简化

本文主要探讨了"模糊柔性形态学边缘检测在模型简化中的应用——论文研究-模糊柔性形态学边缘检测.pdf"。在虚拟现实场景管理中，模型简化是一个关键步骤，旨在减少数据传输量和提升渲染效率。然而，当前的模型简化算法在保留几何特征和纹理特征，特别是处理模型顶点重要度、避免视觉失真和误差累积方面存在局限。 研究者针对现有模型简化算法的问题，提出了一个新型算法。首先，算法引入了顶点曲度特征因子，这是一种考虑局部几何形状的方法，有助于保持模型的复杂细节，防止因简化过程导致的尖锐特征丢失。其次，通过限制狭长三角形的生成，算法关注模型的几何完整性，避免了过多的简化带来的视觉不自然。 此外，算法通过识别和标记色差明显的三角形，有效地维护了纹理特征，确保简化后的模型在视觉上仍然与原始模型相似。针对边折叠算法中可能产生的误差累积问题，作者设计了一种机制，通过评估边折叠代价队列和边变化队列的数据，动态调整简化过程，以减少累计误差对最终视觉效果的影响。 与已有的工作相比，如[11]和[12]，该算法不仅考虑了网格的细节特征，还结合了顶点曲率这一更精确的特征度量，避免了简单阈值设定带来的问题。EFP算法虽然在计算视觉重要度时较为简洁，但在处理纹理特征时表现欠佳，且多次折叠后可能出现明显误差。因此，本文提出的算法旨在提供一种高效、可靠且能够兼顾几何特征和纹理特征保持的模型简化方案。 实验结果显示，新算法在保持模型视觉特征方面表现出色，这对于实际的虚拟现实和游戏开发等领域具有重要意义，因为它能够生成简化后的模型，既能减小数据量，又能保证用户在交互过程中获得良好的视觉体验。通过这篇论文，作者贡献了一种创新的模型简化策略，为未来的研究提供了新的思路和改进方向。