基于二次误差的三角网格自适应细分算法研究

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提出一种基于二次误差的三角网格自适应细分算法,该算法采用二次误差描述三角网格的曲率变化情况,只对二次误差大于阈值的三角面片进行细分,避免了在较平坦区域再进行细分,以较少的三角面片表达了模型的特征,实现三角网格的自适应细分。与全局细分相比,自适应细分既可增加模型光顺性,又可减少模型的数据处理量,提高细分效率。
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