移动端由于处理能力、屏幕尺寸、网络带宽的限制,难以显示高密度的三维网格模型,因而,需要保持模型关键特征的低密度网格。对于诸如3D游戏、实景地图等应用,还需要根据视点的变化动态调整模型的分辨率。渐进网格把高密度的三角网格表示成一个密度极低的基网格和一组渐进记录。利用基网格和渐进记录可以实现低密度网格向原始高密度网格的无损还原;通过选择性处理渐进记录,还可以实现模型的局部细节显示。因此,渐进三角网格是一种非常适合移动端应用需求的三角网格表示形式。渐进网格的构造过程本质上是网格简化的过程,常用边折叠类网格简化算法,其核心在于边折叠代价的定义。现有的边折叠算法中,QEM(Quadric Error Matrix)算法计算速度快、生成网格均匀,但高度简化后损失模型关键特征;类曲率特征度算法,能较好地保持网格尖锐特征,但生成网格不均匀,且高度简化时容易造成面片翻转、破坏网格结构;融合型算法,简化速度慢,度量因子平衡的情况下简化网格质量很高,反之,简化网格质量可能很差。根据面向移动端网格简化的需求,针对现有渐进网格简化算法难以平衡简化速度和简化质量的弊病,提出一种新的融合了二次误差和类曲率特征量的网格快速简化算法用于构建渐进三角网格。该算法在折叠代价的定义中,设置参数w,来根据模型简化程度、动态控制类曲率特征量和二次误差对折叠代价影响的相对大小,以达到更好的简化效果;采用法向量线性迭代法,简化边折叠代价的计算,提高简化速度。从简化速度和简化质量两个方面评价网格简化算法,简化速度的评价指标是模型初始化时间和模型简化时间;简化质量的评价指标是直观视觉效果和用双向Hausdorff距离度量的网格简化整体误差。实验采用以上四个指标对QEM算法、Melax算法和本文算法进行了对比评估,从中分析得出本文算法的有效性、优越性以及普适性。实验结果表明:本文算法在网格高度简化后,能保持模型关键特征,显著地减少了面片翻转造成的网格结构破坏,简化速度快;对原始网格是否均匀不敏感,具备简化大规模网格的能力,对于尖锐特征明显的网格简化效果更好。