随着计算机技术和测量技术的快速发展,逆向工程技术被广泛应用。而点云模型的拼接和融合是逆向工程中的关键。针对当前点云数据量大且受噪声影响的特点,一般的拼接方法已不能满足当前的需要,本文提出了基于特征的拼接方法,并对点云进行精简和去噪。点云拼接后,还需要将多片点云融合。因此,本文着重从以下几方面进行研究。(1)针对大规模且带噪声的点云数据,本文用KD树的最近点和r-邻域两种查找方法,分别对点云去噪。并用栅格法对点云进行精简,在精简点云的同时也去除了噪声。点云的精简和去噪使得后续点云的拼接更加顺利。(2)本文实现了针对大规模点云模型的ICP拼接方法,根据一般的ICP算法的缺点和当前点云数据特点提出了基于特征的ICP算法,该方法在每次对应点匹配时依据曲面的局部特征量和点距离的关系,迭代使得点云拼接取得较好的效果。(3)在基于特征的ICP拼接算法中,本文着重研究了三种特征量,基于曲率统计的特征描述了对点云局部曲率变化明显的统计；用不变矩原理构造三维不变矩量组表示点云的局部特征；基于法向量的直方图描述了局部法向量之间的关系,并统计到直方图中。将这三种特征量用于点云拼接中,并用实际测量得到的点云数据进行测试,取得了不错的效果。(4)点云拼接后,还需要融合才能使得多片点云成为一个点云数据模型。文中用法向量约束查找重叠点的方法在坐标位置和颜色上融合了点云数据。本文提出的基于特征的ICP拼接方法,相比传统的拼接方法,在效率和效果上都有极大的改进。