随着计算机图形学领域的理论基础以及相关软硬件技术不断成熟,三维虚拟现实建模技术及时地融入了互联网应用,丰富了网络用户的体验。然而,现有的高精度扫描及三维重建技术在满足用户对物体模型真实感的需要的同时,也造成了承载模型颜色信息的纹理图像的数据量十分庞大。这些数据不仅占据大量存储空间,还降低了模型传输和加载的速度,严重影响网络用户的体验,制约了web3D的普及。因此,研究一种针对三维模型纹理图像的压缩方法成为了当务之急。本文提出了一种新的基于三维模型几何信息的纹理图像压缩算法,利用三维模型表面的几何信息对三维特征点进行提取,进而获得纹理空间特征点及感兴趣区域,然后结合基于感兴趣区域的嵌入式零树小波压缩算法,实现对模型纹理图像数据的编码和解码。相比于基于图像分割的ROI区域提取方法,本算法提取的纹理图像感兴趣区域更精确,重建纹理经过贴图映射后具有更好的视觉效果。本文通过分析当今流行的三维网格的多分辨率处理方法的工作原理及其对模型表面几何信息的分析性能,提出了提取三维网格几何特征点及提取纹理图像特征点的方法。同时,为了快速高效地进行特征提取,本文提出了特征点偏移量阈值选取方法。其次,根据纹理图像特征点的位置信息,对特征点应用聚类算法确定图像的感兴趣区域。并对噪声及纹理空间内重复特征点对感兴趣区域提取结果的影响进行了优化。同时,用最大位移法对图像各个频带内感兴趣区域的Haar小波变换系数的位平面做提升,并用嵌入式零树小波压缩方法对图像小波系数编码,完成纹理图像的压缩。最后,本文在通过三维重建生成的物体三维模型上进行了大量的实验,对提出的基于三维模型几何信息的纹理图像压缩算法进行了验证,最终获得了本文提出的方法对纹理图像的感兴趣区域进行压缩时的换和特征。实验结果表明,本文提出的基于三维模型几何信息的纹理图像压缩方法能够准确地完成对纹理图像内容进行感兴趣区域压缩的问题。我们用多组模型的纹理图像压缩文件进行了不同码率的解压操作,都获得了非常理想的实验结果。用不同码率的解压和重建的图像对三维模型进行贴图操作的显示结果表明,本算法能优先保证模型几何表面信息复杂的区域的纹理清晰程度,实现了纹理图像重要内容的优先压缩和传输。