基于Marching Cubes重组的外存模型渐进压缩

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外存模型是指其规模远远超出内存容量的海量模型 .为提高其存储、传输、显示等操作的效率 ,对外存模型进行渐进式的压缩是非常重要的 .但当前已有的外存模型压缩算法都是单一层次的 ,不能做到渐进压缩 .为此 ,该文提出一种针对外存模型的渐进压缩方法 ,能高效地压缩外存模型 ,并进行多分辨率的传输和显示 .该方法首先将外存模型的包围盒空间按照八叉树形式进行剖分和层次化组织 ,使得最精细层次的各个立方块空间中的局部模型都能完全装入内存进行处理 ;然后 ,在各个立方块中对局部的模型进行基于MarchingCub
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