This thesis describes an algorithm that takes height field data as an input, and efficiently approximates it with irregular triangle meshes. The basic idea is to use the wavelet coefficient as an importance measure of the corresponding surface region. It starts with a coarse approximation and adds more faces to regions having large wavelet coefficients to reduce the error. For the ease of implementaion, it uses three simple transformations of "mesh optimization". The algorighm is efficient due to its top-down approach, and provides good performance by the localization property of wavelets.
이 논문에서는 고도 데이터를 입력으로 받아 그 데이터를 효율적으로 삼각형 메쉬로 근사화하는 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 웨이브렛 계수를 대응되는 지역의 중요도를 나타내는 척도로 사용한다. 큰 웨이브렛 계수를 갖는 지역에 더 많은 면을 할당하여 데이터와의 오차를 효율적으로 줄인다. 구현을 쉽게 하기 위하여 메쉬 최적화의 세 변환을 이용한다. 고도 데이터간의 상관 관계가 크고 웨이브렛의 지역적 특성 때문에 좋은 성능을 나타내었다.
