基于KMEANS的網(wǎng)格簡(jiǎn)化算法.pdf_第1頁
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1、在計(jì)算機(jī)圖形領(lǐng)域，一個(gè)三維圖形是由大量的多邊形網(wǎng)格組成，三維圖形越逼真，所需的多邊形網(wǎng)格數(shù)目就越多，圖形的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)就越復(fù)雜，對(duì)圖形的處理難度也就越大.針對(duì)圖形領(lǐng)域應(yīng)用的場(chǎng)景的不同，需要圖形的復(fù)雜度也不一樣，但是現(xiàn)有的網(wǎng)格模型曲面簡(jiǎn)化算法在較小的時(shí)間復(fù)雜度的同時(shí)，犧牲了聚類后的簡(jiǎn)化質(zhì)量，得到的結(jié)果往往并不是最理想的簡(jiǎn)化結(jié)果.本文提出了一種新的基于面聚類的網(wǎng)格聚類簡(jiǎn)化算法.該算法利用最遠(yuǎn)測(cè)地距自適應(yīng)劃分取得采樣點(diǎn)，在采樣點(diǎn)的基礎(chǔ)上，利用區(qū)域

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