三维网格模型作为一种新的媒体形式，已经开始逐渐进入人们的生产和生活中，在虚拟现实、动画游戏、生产制造等各个方面的应用都越来越广泛。随着三维激光测距和建模技术的不断发展，三维模型的精度越来越高，数据量也随之飞速增长，给计算机的绘制、传输、编辑等系统都带来了巨大的压力。解决这些问题的一个途径就是对复杂的三维模型进行简化和多分辨率建模。 近年来出现了很多类型的三维网格简化算法，但是常规的算法都存在着一个重要的缺点，就是它们一般都要求将整个原始模型同时调入内存进行简化计算。但是计算机的内存容量是有限的，因此对于数据量接近甚至超过这个容量的三维模型，这些常规方法是无法进行处理的。 为此，研究者们又相继提出了一些基于外存的out-of-core网格简化算法。这些算法通常先在外存上对模型数据进行某种重组，再通过不同的方式将需要的局部数据调入内存进行计算。但是现有的out-of-core方法中仍然存在一些问题，如：1)对模型数据进行重组的预处理过程往往比较繁琐，时间消耗很大，而且不易实现；2)得到的数据结构比较复杂，不利于实现多分辨率建模。 鉴于现有研究工作存在的问题，本文主要探讨了如何实现一种简单且高效的out-of-core方法，使其能够对数据量超出内存容量的三维网格模型进行快速的简化。在此基础上，本文还为这些大数据量模型建立了有效的多分辨率数据结构，并且实现了基于视点的动态LOD控制。 本文方法涵盖了从网格分割、网格简化到多分辨率建模、LOD控制的一系列过程，其中主要有以下这样一些创新点： 1.设计了一种基于PM算法的网格简化方法，该方法为三角网格中的每一条边计算了一个能够反映边长、邻域内的曲率和三角形形状等局部几何信息的权值，并通过比较边权的大小来确定边收缩操作的顺序。同时，算法根据边缘情形合理选择顶点合并后的新位置，能够很好地保持边缘部分的几何特征。 2.为简化的三角网模型建立了一种紧凑、灵活的多分辨率数据结构，并且借助这种数据结构实现了网格的基于视点的绘制。该方法重建出的多分辨率模型表面上，LOD呈连续分布，并且能够跟随注视点位置的变化发生动态变化。 3.采用计算简便的基于平行平面族的网格切割方法，将大数据量的网格模型分割成数据量较小的分块网格。在切割过程中生成平滑规整的分块网格边界，边界之间存在着明确的对应关系，将为分块计算带来很大方便。 4.在网格分割的基础上实现了对大数据量模型的网格简化。针对每一片分块网格，使用前面设计的网格简化算法进行简化，并且充分利用分块网格边界上的对应关系，在一次循环中完成对整个网格模型的简化，克服了现有分块网格简化方法需要重复分割、重复简化的缺点。 5.在网格分块简化的基础上，将多分辨率建模、基于视点的LOD控制方法也扩展到大数据量网格模型上。