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网格简化中基于特征矩阵的二次误差测度算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对二次误差测度算法存在尖端特征消失、局部过度简化等缺陷,提出了基于特征矩阵的二次误差测度算法用于网格简化.通过将顶点曲率和边长引进该特征矩阵以优化误差度量,模型中各顶点便易于区分,于是具有明显几何特征区域的顶点误差度量能够被提高.这样,边折叠的顺序可以方便的得到调整,使得模型中的突出特征更多的被保留下来.仿真结果表明,本算法在保持了二次误差测度算法计算时间短、运行效率高的同时,也克服了网格分布过于均匀、无法突出模型重要特征的缺点. 相似文献
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