面网格简化

算法¶

算法	说明	评价
顶点聚类算法		拥有很高的效率和鲁棒性(Robust)，算法的复杂度是线性的其缺点在于生成网格的质量不是特别令人满意。
增量算法	通过不断地迭代来逐渐移除掉网格上的顶点	生成的网格质量很高，并且每次迭代的过程中能够使用任意用户定义的标准来进行下次简化网格操作复杂度较高，为O(nlogn)，最差复杂度为O(n²)
重采样	最常用的算法。新的采样点被放置在网格曲面上，通过重采样，获得我们想要的网格连接结构	如果采样模式与网格区域没有对齐，那么就会出现走样(Aliasing)。为了避免这个问题，我们需要手动将网格根据其特征将其分割为不同的区域。
网格逼近	通过一系列的网格优化策略来最小化某个定义明确的错误量

软件名	工具名	说明
Meshlab	`Filters > Remeshing, Simplification and Reconstruction > Simplification: Quadric Edge Collapse Decimation(with texture)`