【摘 要】
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针对基于工业CT切片重建的三角网格模型简化时,大多数简化算法无法同时兼顾网格的细节特征、简化比例和网格质量等问题,提出一种基于动态误差控制和粒子群优化算法相结合的三
【机 构】
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重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室ICT研究中心,重庆大学机械工程学院,中国石油大学（华东）信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家重大科学仪器设备开发专项资助项目（2013YQ030629）.
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针对基于工业CT切片重建的三角网格模型简化时,大多数简化算法无法同时兼顾网格的细节特征、简化比例和网格质量等问题,提出一种基于动态误差控制和粒子群优化算法相结合的三角网格模型简化优化方法。该方法分为网格简化和网格优化两个阶段。首先,采用投影预测的方法确定折叠点,使用动态变化的距离误差阈值和角度误差阈值计算三角形的折叠代价,并按照折叠代价从小到大的顺序简化网格模型;然后,利用PSO算法对简化模型中的狭长三角形进行优化处理。实验结果表明,与现有网格简化方法相比,所提方法在控制网格模型简化比例的同时,可有效保持
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