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Efficient 3D Model Simplification Algorithms Based on OpenMP
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AI
DOI：10.3390/math13193183.png)
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摘要
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高效简化3D模型对于移动端及其他资源受限的应用场景至关重要。工业3D装配体通常由大量组件和密集三角形网格构成，由于其规模庞大、复杂度高，在渲染和传输方面常带来显著挑战。Quadric Error Metrics (QEM)算法在简化精度和计算效率之间提供了实用的平衡。然而，将其应用于大规模工业模型时仍受限于性能瓶颈，尤其是在结合基于曲率的优化技术时，这些技术虽能提高保真度但增加了计算量。因此，本文提出了一种基于OpenMP框架的QEM算法及其曲率优化变体的并行实现。通过识别串行流程中的关键瓶颈，本研究对曲率估计、误差度量计算以及数据结构操作等关键过程进行了并行化。在简化比例为0.3、0.5和0.7的大规模工业装配体模型上的实验表明，所提出的并行算法实现了显著加速，最高观测加速比达5.5倍，同时保持了几何质量和拓扑一致性。该方法显著提升了模型处理效率，尤其适用于中大规模工业模型，并为工程应用中的实时加载和交互提供了可扩展且实用的解决方案。
Keyword:
3D model simplification algorithm
Quadric Error Metrics (QEM)
parallel calculation (OpenMP)
industrial assembly simplification
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