近年来,随着科学技术的迅猛发展,来自各种科学计算、工程计算、测量等方面的数据日益增大,所要求的精度日益精确,待处理的问题规模越来越大,因而,研究大规模散乱数据的曲面重构日益成为迫切要解决的问题。本文对基于大规模的散乱数据的曲面重构问题进行了研究。首先,构造了一个拟合函数进行隐式曲面的重构。其次,通过采用积分构造样条函数方法和样条函数空间的Ⅲ-型剖分,构造出了Box样条的分段多项式形式作为拟合函数的基函数。然后,通过运用最小二乘法的思想,将Box样条函数引入到曲面重构中,求解出拟合函数的控制系数。最后,根据拟合函数进行曲面重构,同时进行分析讨论了该算法计算效率和时间复杂度,并通过实例分析验证了算法的效率和拟合结果。具体研究工作如下:(1)完成对Box样条的构造。基于Ⅲ-型剖分对样条函数空间进行处理,通过积分方法求得样条函数的局部支集。(2)通过构造的非张量积代数Box样条函数,对隐函数进行重构。在张量积代数B-样条曲面重构算法的基础上,将三个一维B样条相乘,转换成一个Box样条基函数,大大减少了运算量;而且,将三个一维B样条无法拟合的点,在相同的阶次上进行了拟合。