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基于KMEANS的网格简化算法
1.Introduction
网格简化（meshsimplification）是计算机图形学中的一种重要技术，主要用于减少三维模型的细节，以达到降低模型复杂度、减少计算负载、提高模型加载速度和调整模型分辨率等目的。针对该问题，本文提出一种基于KMEANS聚类的网格简化算法。
2.RelatedWork
网格简化技术已经被广泛研究并且应用于实际场合。其中，最为流行的方法就是面减少（facereduction）技术，其本质是从原始网格中删除一定数量的三角面，并保持剩下三角面的结构和形状尽可能不变。目前，常用的面减少算法主要包括QEM和KEM等，它们的本质思想都是通过优化面减少代价函数来实现模型的简化。
3.Methodology
针对网格简化问题，本文提出了一种基于KMEANS聚类的方法。该方法首先将三维模型划分成若干大小基本相等的网格块，然后采用聚类分析的方法，将同一块内的顶点分为同一类。在此基础上，通过计算聚类中心与每一个顶点之间的距离来计算代价函数，然后将距离最远的顶点作为候选顶点进行删除操作，从而实现网格的简化。具体的算法流程如下：
1.网格划分。首先，将三维模型划分为若干大小基本相等的网格块，以确定统计量的分布。
2.聚类分析。在每一个网格块内，采用KMEANS聚类的方法将同一类顶点放在一起。
3.计算代价函数。针对每一个聚类中心，计算它与该类中每一个顶点之间的距离，然后将距离最远的顶点作为候选顶点，该操作就是所谓的即删即走（collapseoperation）。
4.简化网格。通过不断重复执行操作3，直到满足用户所期望的网格数量为止。
4.ResultsandDiscussion
本文所提出的基于KMEANS聚类的网格简化算法在不同三维模型上进行测试，并与其他方法进行对比。实验结果表明，该算法可以达到较好的简化效果，同时运行时间也相比其他算法有所提高。
5.Conclusion
本文提出了一种基于KMEANS聚类的网格简化算法，该算法有效地解决了网格简化的问题。实验结果表明，该算法表现良好，在运行时间和简化效果方面均取得了较好的成果。最后，也许我们可以尝试将其与其他算法进行结合，以进一步提高算法的性能和效率。