随着三维扫描技术的全面发展,我们可以获得越来越多的三维模型,对三维模型的处理逐渐成为研究热点。三维模型分割和配准是三维模型处理的重要步骤,被广泛应用于文物保护、医学、逆向工程、工程设计、动漫等众多领域。但三维模型的分割仍旧存在分割无意义、过分割等问题;配准也存在时间长、结果不精确等问题。针对这些问题,本文以兵马俑碎片数据与三维颅面数据为研究对象,对三维模型分割和配准提出了一些改进策略。主要研究工作进展包括:1.提出了基于最小生成树和剪枝策略的三维目标面识别方法。首先,使用积分不变量提取特征分割点,其次,构造最小生成树,结合剪枝策略将其形成闭合边界线,构建特征区域;最后,提取曲面并识别三维颅面面部或者兵马俑碎片断裂面等目标面。实验结果表明,该方法能有效地完成三维模型的目标面识别。2.改进了基于多个随机游走的互动形状三维模型分割算法。该算法在三维模型上根据所有代理的可能性分布,设计多个代理之间的重启规则。这些代理根据转换矩阵遍历三维模型,根据形状特征将所有的面聚集成有意义的区域。实验结果表明,该方法不依赖初始代理点,解决了传统分割存在的过分割和分割无意义的问题,对于表面复杂的三维模型也同样适用。3.针对迭代最近点配准算法消耗时间长且配准过程中存在旋转过度的问题,本文提出了一种加入迭代因子与旋转角相结合模型配准方法。首先,使用本文割算法找出三维模型目标面的特征区域,对三维模型进行粗配准;然后加入迭代因子和旋转角度改进ICP算法,完成精细配准。实验表明,该配准算法精度提高、迭代收敛速度加快,且整个过程无需人为干预。