I detta dokument föreslår vi tre enkla, men betydande förbättringar av OoCS (Out-of-Core Förenkling) algoritm av Lindstrom [20] som ökar kvaliteten på approximationer och utvidga tillämpligheten av algoritmen till en ännu större klass av beräkningssystem. Den ursprungliga OoCS-algoritmen har minne komplexitet som beror på storleken på utdatamaskan, men inget beroende av storleken på indatamaskan. Det vill säga, det kan användas för att förenkla maskor av godtyckligt stor storlek, men komplexiteten i utdatamaskan begränsas av den mängd minne som finns tillgängligt. Vårt första bidrag är en version av OoCS som tar bort beroendet av att ha tillräckligt med minne för att hålla (jämn) den förenklade mesh. Med vår nya algoritm görs hela processen i huvudsak oberoende av det tillgängliga minnet på värddatorn. Vår nya teknik använder disk istället för huvudminne, men den är noggrant utformad för att undvika kostsamma slumpmässiga åtkomster. Våra två andra bidrag förbättrar kvaliteten på de approximationer som skapas av OoCS. Vi föreslår ett system för att bevara ytgränser som inte använder konnektivitetsinformation, och ett system för att begränsa positionen för den "representativa vertex" av en rutnätscell till en optimal position inne i cellen.
Lindstrom och Silva REF förbättrar kvaliteten på denna algoritm samtidigt som den gör metoden mer minneseffektiv genom att lagra den förenklade mesh out-of-core under bearbetningen.
A memory insensitive technique for large model simplification
{'venue': "VIS '01", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}