3次元モデルの簡略化

　3次元モデルの簡略化は、ある頂点を他の頂点縮退する手法。縮退される頂点は、縮退によって生じる形状ひずみが小さいものが対象となる。縮退された頂点は、2次元に構造化されたデータ上で拡張ノードとなり、縮退先の頂点と同じ頂点番号になる。この時、ノード数が減少することはない。

　縮退頂点を決める基準となる縮退誤差は、構造化データにしたがって計算される。構造化データにおいて、1つのノード(頂点)が隣接しているのは6つのノード(頂点)であるが、３次元上でこれ以上の頂点が実際に隣接しているときには拡張ノードを考慮することでその数が補われる。


○縮退処理の手順
step1 縮退誤差の算出： 各ノードについて、各方向に縮退したときの形状誤差を算出する。この際、拡張ノードを持つ場合はこれも考慮した計算を行う。
step2 最小縮退誤差の決定： step1で算出された各ノードでの最小の縮退誤差の方向を決定する。
step3 縮退対象ノードの決定： 全てのノードで求めた最小縮退誤差の中で最も小さい値を持つノードを選出する。
step4 縮退処理： step3で選ばれたノードを縮退する。
step5 終了条件： 生成された拡張ノードが所定の数になるまで(つまり頂点数が所定の数に減るまで)、step1〜step4を繰り返す。

○具体的な処理結果
簡略化(縮退)前<頂点数：36482> 簡略化(縮退)後<頂点数：6080>
構造化データ
3次元モデル



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