随着科学技术的快速发展,计算机图形学与虚拟现实、医学图像系统、地理信息系统、计算机辅助设计技术等领域够构造出的模型数据量越来越庞大,为了描述这些复杂度与精度日益提高的三维形体,人们通常使用三角形网格模型。但存储、计算、交互显示、传送这些复杂的网格数据往往超出了目前计算机的存储能力、处理与绘制速度、传输效率,同时在实际应用中,远景物体没必要显示过多细节。因此,人们在研制性能更高、处理速度更快的计算机的同时,也加紧提出了多种简化模型的技术和算法,在这些技术与算法中细节层次(LOD)模型是当前对模型进行简化最常用与有效的方法之一。细节层次模型就是以不同的精度来表示场景中的各物体:以较精细的网格来表示离视点较近的物体,而以较粗糙的网格表示离视点较远的物体。本文首先介绍网格简化相关的背景知识,并对当前几类简化算法做了深入探讨,进一步分析了各类算法的优缺点,讨论了简化处理中的关键技术如简化方法的选择以及误差度量准则,在此基础之上,重点研究了三角形网格模型的简化方法,给出了建立视点相关的多层次细节模型的网格简化算法:以三角形折叠为基本简化操作,加权二次误差测度作为折叠误差控制三角形的简化顺序。在简化过程中,引入了距离因子与三角形形态品质因子:网格顶点与视点的距离因子使得产生的网格符合观察需要的网格,与视点位置相关;三角形形态品质因子的引入,提高了简化后新生成的三角形的形态品质。根据三角形的折叠代价,构造一个简化序列,误差较小的三角形优先得到简化,同时,采取了邻域冻结办法,避免了对模型的某个部位过度简化与过大三角形的出现;每次误差排序后,可以一次简化多个三角形,实现了连续折叠简化。在简化率要求相同的条件下,连续折叠简化的排序次数大大减少。本文提出的改进网格简化算法在保持原有拓扑结构的基础上,保留了其细节特征,能适应各种特殊需求;由于采用了有效的误差度量方法,生成模型的精度可控,通过调整误差边界,可获得一系列多层次细节模型;改进算法采取用户给定误差阈值,使简化质量达到用户的不同化简需求:改进后算法的普遍性和实用性很强。最后,构造了基于二次误差测度的网格简化算法框架,从理论分析与实际运行两方面论证了本文算法和Garland算法的时间效率与简化效果。