三维激光扫描技术在获取空间数据方面的应用日益广泛。用三维激光扫描获取点云数据时,由于观测条件、仪器设备自身及外界环境条件的影响,一般都会扫入一些噪声点。在三维建模时,必须对点云数据进行去噪处理,以提高三维模型的精度。本文在研究现有点云数据噪声分类和噪声处理方法的不足之处的基础上,提出一种基于重心的点云数据去噪算法。该算法是在基于包围盒的点云数据压缩算法的基础上改进的,其技术流程清晰,算法可靠,便于matlab编程实现。同时,为了对比说明该算法的去噪效果,开发了一个增加点云随机噪声的matlab程序。选取两个地物进行实地三维激光扫描。对扫描的点云数据做过拼接等预处理后,用本文程序增加一定量的随机噪声,利用本文算法和程序对增加随机噪声的点云数据进行处理。试验结果表明,基于重心的点云去噪算法在去除随机噪声方面有明显效果,程序运行正确。应用本文的去噪算法和Geomagic Studio软件自带的去噪方法分别对点云数据进行去噪处理并建模。试验表明,两种去噪方法获得的模型精度相当。经过去噪后的建模精度均优于不进行去噪处理的精度,这表明该算法应用于建模方面具有类似于专业软件的有效性,有一定实用价值。