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针对传统网格模型简化算法无法处理尺寸大于内存容量的网格模型的问题,提出一种改进的基于二次误差度量的大型网格简化算法。在经典二次误差度量(quadric error metric,QEM)算法的基础上,改进算法引入顶点法向量夹角与边长作为权值,以及基于八叉树的模型划分策略。实验结果表明,该算法能够完成大型网格模型的简化,并且在简化过程中很好地保持了原模型的细节特征。