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建模与绘制是虚拟现实领域的重要研究内容之一，真实感与实时性是评价建模与绘制方法相互制约的两个重要指标。本论文以国家863项目“多兵种武器平台级分布式虚拟战术综合演练场”和国家973计划项目“分布式虚拟环境技术”为背景，以基于几何的建模与绘制技术(GBMR: Graphics-Based Modeling and Rendering)为基础，结合基于点的建模与绘制技术(PBMR: Point-Based Modeling and Rendering)，深入研究了点面混合的建模与绘制技术，主要工作内容包括：(1) 在现有主流个人计算机硬件条件下，为加速百万以上三角面片构成的复杂稠密几何模型的绘制速度，在对比分析现有建模与绘制方法的基础上，综合GBMR和PBMR方法的优点，提出了一种同时使用三角面片和点作为基本单元进行对象建模与绘制的点面混合方法，使用该方法构造的对象称为点面混合对象(HPPO: Hybird Point and Polygon Object)，是一种连续多分辨率表示模型。本文提出了HPPO对象的工作原理、HPPO建模与绘制流程，给出了HPPO的表示结构。将HPPO构造过程分为预处理及实时绘制两个阶段。在预处理阶段，对模型表面进行网格分割，存储子块三角面片和顶点点云数据，同时对顶点点云按顶点重要度排序并序列化为线性结构。在实时绘制阶段，进行视相关的裁剪和背面剔除，不同子块按视点距离分别由三角形或点进行绘制。以上过程充分利用图形处理单元GPU，实现了基于GPU的HPPO连续多分辨率绘制，有效的提高了复杂模型的绘制效率。(2) 对高精度复杂稠密三维模型进行网格表面分割是有效组织模型数据的前提，有利于三维裁剪、背面剔除及外存(Out-of-Core)模型调度。本文给出了一种二维封闭流形曲面网格分割的一种新算法，该算法使用绘制帧率和背面剔除率测算函数作为分割结果反馈机制，在保证区域连通的前提下，首先采用网格面片法向量近邻扩展法进行模型表面聚类分割，并将其结果作为后续ISODATA动态聚类算法的初始划分，经动态合并或分解以及对法向量阈值的折半迭代，获得绘制帧率最大的网格分割。本文算法以获得最大绘制帧率为目标，通过两次聚类过程，有效的避免了一般动态聚类算法初始划分的随意性及聚类初始参数凭经验值设定带来的结果不确定性，同时，通过对聚类总体控制参数特别是法向量阈值的迭代，自适应地选取满足绘制效率条件的法向量阈值，无需人工干预。实验结果表明，网格分割后，模型绘制效率平均可以提高2倍以上。(3) 多分辨率模型是一种有效的加速绘制方法，也是一种模型简化技术。离散层次细节模型存在存储量大、绘制时跳变大等缺点。本文提出一种适于GPU加速的点云连续多分辨率表示方法。在深入研究二次误差方法的基础上，综合顶点邻接边平均边长和顶点邻接三角形平均二面角二个参数，给出了三维网格模型中顶点重要度的新定义，这一定义更适于复杂模型的多分辨率点绘制的数据组织。将点云中点元按重要度从高到低的顺序线性存储，设计了适于GPU的点云连续多分辨生成与绘制结构，并给出了视相关的连续LOD层次选择算法，即依据视点距离参数进行点元数量选择的算法。与渐近网格等技术比较，基于GPU的连续点云多分辨率模型不仅减轻了CPU的负载，提高了层次选择和对象绘制的速度，而且由于无需保留索引信息，也节省了一定的数据存储空间。(4) 研究了HPPO实时绘制相关技术，着重讨论了HPPO绘制阶段与点绘制相关的技术问题，为避免点绘制结果出现空洞现象，采用点元延拓法，给出了对象空间中点元半径随视点距离动态调整的计算方法；同时深入研究了用于改善点绘制质量的表面足迹法，讨论了重建核高斯基函数和滤波器选择问题，分析了利用雅可比行列式近似计算重采样核的方法，改进了HPPO点绘制质量；在HPPO应用方面，论述了HPPO加入合成场景时的场景图扩展方法，并讨论了HPPO与场景中其他对象间的空间遮挡、碰撞、光照等关系。