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采用简化构型的SMC算法相比标准MC算法能够有效减少构成等值面的三角片的数量,但因为其仅是在体元内部的简化,所以不能较好地利用数据集表面局部形态特征。针对这一问题进一步提出OSMC算法。其根据简化构型的特点,首先采用八叉树结构组织体元,然后采用自底向上的合并策略合并节点,最后实现局部区域三角片合并。实验证明:OSMC算法能够实现比SMC算法更多的三角片削减,尤其对于具有较多平坦区域的数据集效果显著,其对公开数据集数据的平均削减率为55.1%,而SMC算法为29.7%,在面对高分辨率的地质数据时其最高削减率达到了80%,平均也超过了50%,同时OSMC算法能够更好地适应数据集分辨率的增长。 相似文献
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