由于逆向工程、文物保护、虚拟现实、医疗辅助等行业的应用驱动,以及三维激光扫描技术的发展,三维重建研究已成为了计算机视觉、逆向工程等领域的热点研究课题之一。三维重建是将激光扫描仪获取的点云数据进行点云预处理、点云配准、表面重建和纹理映射,从而形成目标物体的三维数字模型的过程。本文在研究了国内外三维重建技术研究现状和发展趋势的基础上,主要针对点云配准和表面重建算法进行了研究。具体工作如下:针对点云配准,本文提出了基于法向量夹角和邻域的特征点提取方法。选取一个半径范围内的点作为邻域,并通过总体最小二乘法拟合局部平面。使用主元分析法求解法向量,并对法向量的方向进行一致性调整,之后利用法向量夹角和邻域点个数的判断进行特征点提取,最后在特征点集上进行4PCS算法。通过实验验证该方法有效的提高了点云配准的效率和精确度。针对表面重建,本文主要研究了基于Delaunay三角剖分的Crust表面重建算法,并对获得的Delaunay网格模型质量使用四面体单元的外接球半径与最短边长的比值来进行评价并筛选出不合格的Delaunay四面体,然后通过插入外接球球心进行局部细化,从而完成对网格模型的优化。通过实验验证该方法可以完整的重建出目标物体的网格模型。为了满足实际应用需求,又进一步使用了Loop算法对网格模型进行了细分,从而生成加密光滑的三维数字模型。