在图形应用领域,人们对图形绘制质量的要求越来越高,表达超大规模复杂模型或场景的庞大三角形数据量成为各类应用的瓶颈。三角形网格压缩作为解决该庞大数据量的存储、传输和绘制问题的有效手段之一,近几年成为研究热点。但是已有的三角形网格压缩技术通常对一个网格模型进行整体压缩,该整体压缩方式使得应用程序对压缩数据的随机存取变成一件困难的工作,直接制约了三角形网格压缩技术和绘制加速技术结合使用时发挥最佳性能。因此本文研究与绘制加速技术,如:集群机并行绘制技术、基于视点交互外存绘制技术、三角形条带绘制技术和顶点缓存优化绘制技术相关的三角形网格压缩,本文创新性的研究成果如下:首先,针对集群机并行图形绘制系统和基于视点交互外存绘制技术不能部分的随机存取整体压缩数据,提出可以分片随机存取的三角形网格压缩框架PRMC(Parallel Rendering based Mesh Compression),包括以下三个核心技术:1.提出面向分片压缩的高质量的网格分割方法:使得每个分片具有相似法向量、相似空间距离和较均匀的三角形数量。有利于曲面片作为并行绘制系统归属判断单元的负载平衡计算;2.提出基于分片保拓扑的压缩算法:得到的分片和分段压缩数据流集既保留三角形网格的拓扑信息,又支持分片分段随机存取,可独立作为并行绘制系统的归属判断单元;3.提出支持三角形网格压缩的场景图(树)扩展:设计了PRMC压缩数据流集和并行绘制系统场景图(树)的数据接口。其次,提出可见性连贯的分片三角形单条带化及其进一步压缩算法。本文采用同心圆全局路径控制三角形加入条带的顺序来生成三角形单条带,该方法和已有的三角形单条带生成方法相比较,具有可见性连贯、较少分裂三角形的特点。该方法运用于三角形网格的局部曲面片进行分片三角形单条带化,具有:每个三角形单条带的长度、空间局部性和法向量局部性可控的特点,更适合基于视点绘制和集群机并行绘制。三角形单条带的进一步压缩使得可以用更少编码来表达三角形网格。最后,提出混合模式缓存优化三角形条带化方法。该算法以cache-aware类型为基础,综合了cache-oblivious类型的特点,使得三角形条带在实际绘制环境缓存容量小于要求的容量时,表现出cache-oblivious类型的广泛适应性;反之,则表现出cache-aware较高缓存命中率。通过实验证明,本文面向绘制加速三角形网格压缩技术使得压缩算法与绘制加速技术更好结合,共同提高绘制系统性能。