随着三维激光扫描仪等三维数据获取技术的发展,三维模型建模技术己成为研究热点。基于点云和网格表示的三维模型广泛地应用于计算机辅助设计,虚拟现实,可视化等领域。三维模型的特征提取是三维模型检索中的一个首要解决的问题和关键技术,直接影响着三维模型检索的效果。本文以基于点云和网格表示的三维模型为研究对象,研究了点云和网格模型建立的关键技术,针对网格模型特征提取,提出了改进的点云模型简化算法和形状分布检索算法。本文主要研究内容概括如下：(1)点云和网格模型的建立。以三维扫描获得的点云数据为基本输入,经过对点云数据配准,去噪,修复等预处理,采用基于点云的表示,实现点云模型的建立；其次基于点云数据的表示对表面进行网格重构来构造网格模型,生成的网格模型需要进行简化来减少模型的存储量。(2)提出了一个基于K邻域密度的点云简化的改进算法。该算法首先对K邻域中点到中心点的距离进行判断,距离大于平均距离的点则保留,否则采用法向量误差的方法进行衡量是否删除点。该方法事先控制简化误差,在曲率变化大的地方不易改变模型的形状。实验证明该方法对曲率大的模型进行简化后能够比较好的保留细节部分的信息。(3)提出了一种基于加强三维模型细节的形状分布检索算法。该算法首先将经过预处理的模型分割为N个子模块并分别进行特征提取,然后构造每个子模块的形状分布直方图,通过比较子模块的相似度来计算模型的相似度。该算法相比形状分布算法比较准确地计算出了模型间的相似性,有效地提高了细节的分辨,解决了外形相近但细节不同的问题。(4)结合三维模型建模实际需要,以Visual C++6.0和OpenGL图形库为工具,设计并实现了一个基于点云和网格表示建立三维模型的原型系统。该系统实现了数据读取,点云模型预处理,三维显示,基于点云的网格重构,网格简化,网格模型的特征提取等功能,并且操作简便,建立的模型效果较好。