随着三维扫描测距技术的快速发展,三维点云数据在工业检测、自主导航、逆向工程等领域的有了越来越多的应用。在数字化现实世界的过程中,三维点云数据可以精确地记录物体表面的几何属性和位置信息,而二维图像则记录了物体表面的颜色信息和纹理信息,二者的深度融合,将形成一种新兴的数字媒体——三维彩色点云数据。三维彩色点云数据是三维点云数据的进一步发展,其不仅具有物体表面的几何位置信息还兼具物体表面的颜色纹理信息,可以更加精确地表述现实世界。为了获取三维彩色点云数据,本文设计了一种全新的三维彩色激光测距系统,该系统主要由二维激光扫描测距仪、高速工业相机、电控旋转台和上位计算机组成。二维激光扫描测距仪和高速工业相机固定安装在电控旋转台上,电控旋转台带动二者匀速水平旋转,以实现全向三维点云数据和二维图像数据的采集。上位计算机通过以太网通信方式获取三维点云数据和二维图像数据,并对二者进行精确融合,获得全向三维彩色点云数据。本文利用VC++和OpenGL编制了三维彩色点云数据采集和融合软件,以实现三维彩色点云数据融合和显示。三维点云数据处理技术,作为各种应用的基础,发挥了关键的作用。在三维点云数据处理技术中,模型重建是一项非常重要的技术。本文针对于扫描测距系统所获得非均匀三维点云数据,提出了一种各向均衡的三角网格建模方法。该方法首先利用KD-Tree搜索得到三维点云中每一个点的邻域,并利用协方差矩阵计算其法向量和切平面,然后,将给定点的邻域投射到其切平面上,并通过扇形区域划分和各向均衡选择,进一步优化切平面上的投影邻域。最后,利用二维Delaunay方法对优化后投影邻域进行三角网格建模,并将构建好的二维三角网格建模,反向映射到三维邻域空间,以实现三维点云的三角网格模型重建。与已有建模重建方法相比,该方法利用扇形区域划分和各向均衡选择,较好地在各个方向上选择了给定点的邻点,使之邻域在各个方向上的分布更加均衡,实现了非均匀三维点云的精确建模。