三维点云数据在影视游戏、逆向工程及文物保护与展示等各个行业的应用越来越广泛。囿于外界不可控变量、设备物理误差等因素,由测量设备得到的原始点云数据不可避免的带有许多噪声。距离点云模型较远的点与点云数据点的几何属性差别较大,对点云数据的法向量、曲率等属性会产生较大误差。距离点云模型较近的噪声点与点云数据的几何属性相似,因此难以有效区分噪声点与非噪声点。针对上述问题,本文主要对点云模型的离群点滤除、法向量计算和去噪进行了深入的研究,设计了一个点云模型的验证系统,验证和对比相关算法的效果。本文的主要研究内容和工作如下:1.针对距离点云模型较远的离群点对点云数据的几何属性干扰较大,本文对法向量的求取流程进行改进。首先对点云进行空间单元格划分,继而构造基于单元格的最大连通域,保留最大连通域内单元格包含的数据点,经过上述处理可以有效滤除离群点;基于保留的单元格搜索数据点的K-近邻,由K-近邻构建点的邻域协方差矩阵,并进行协方差分析,由最小特征值对应的特征向量拟合数据点的法向量。2.低通滤波去噪算法容易产生特征丢失,而基于投影的算法,大多依据拟合的局部曲线或曲面来调整数据点的位置,由于三维空间曲线、曲面拟合的复杂性,此类方法效率不高,同时随着算法迭代次数的增加,模型容易发生变形,还需要进行体积保持处理。本文对现有的核密度估计算法进行改进,以点云邻域法向量的差向量为参数,表征模型的表面特征,同时考虑到模型均匀分布的稀疏区域,引入面积加权因子。本文算法无需迭代,不存在模型变形问题,同时充分保留模型表面特征。3.基于MFC、OpenGL实现了一个点云模型的展示系统。系统实现的基本功能包括点云模型的读取、显示、平移和旋转。实现的相关算法包括基于空间单元格最大连通域的离群点滤除、基于K-近邻搜索的协方差分析、基于欧式距离的核密度估计以及基于邻域法向量的差向量与面积加权的核密度估计等。