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申请/专利权人：北京数原数字化城市研究中心

摘要：本公开提供一种网格模型简化方法、装置及相关设备，涉及计算机图形学以及计算机视觉的技术领域，其中方法包括：获取初始网格模型在N个相机位姿下的N个第一渲染图像，N为大于或等于1的整数；根据所述N个第一渲染图像，对所述初始网格模型进行多次迭代简化，得到目标网格模型，其中，所述目标网格模型为基于所述多次迭代简化中的有效迭代简化得到的网格模型，所述有效迭代简化的N个第二渲染图像和所述N个第一渲染图像之间的视觉差异小于或等于第一预设阈值，所述视觉差异基于预训练的神经网络模型得到。本发明能降低或者避免网格模型简化过程中不必要的拓扑错误，提高最终得到的目标网格模型渲染后的视觉效果。

主权项：1.一种网格模型简化方法，其特征在于，所述方法包括：获取初始网格模型在N个相机位姿下的N个第一渲染图像，N为大于或等于1的整数；根据所述N个第一渲染图像，对所述初始网格模型进行多次迭代简化，得到目标网格模型，其中，所述目标网格模型为基于所述多次迭代简化中的有效迭代简化得到的网格模型，所述有效迭代简化的N个第二渲染图像和所述N个第一渲染图像之间的视觉差异小于或等于第一预设阈值，所述视觉差异基于预训练的神经网络模型得到，所述有效迭代简化的N个第二渲染图像与所述N个相机位姿一一对应；所述根据所述N个第一渲染图像，对所述初始网格模型进行多次迭代简化，得到目标网格模型，包括：基于第n个所述第一渲染图像对第n次迭代的待简化网格模型进行模型简化，得到第n次迭代的简化模型，其中，n为小于或等于N的正整数，第一次迭代的待简化网格模型为所述初始网格模型；比较所述N个第一渲染图像和所述第n次迭代的简化模型的N个第二渲染图像之间的视觉差异，得到第n次迭代的视觉差异值；在所述第n次迭代的视觉差异值小于或等于所述第一预设阈值的情况下，将所述第n次迭代的简化模型作为第n+1次迭代的待简化网格模型，或者，将所述第n次迭代的简化模型作为所述目标网格模型；在所述第n次迭代的视觉差异值大于所述第一预设阈值的情况下，将所述第n次迭代的待简化网格模型作为第n+1次迭代的待简化网格模型，或者，将所述第n次迭代的待简化网格模型作为所述目标网格模型。

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