随着获取点云设备的发展,人们能够方便快捷地获得实际场景的大量点云数据,促进了逆向工程技术的发展。在三维重建的过程中,为了获得大范围场景的点云,需要从不同的角度去获取场景的点云数据,所以点云的拼接和重建技术显得尤为重要。论文对点云数据处理的拼接和重建算法以及相关问题进行研究。针对点云拼接中存在耗时长、拼接效果差等问题,本文研究了现有的ICP拼接算法以及LM、SVD获得变换矩阵的方法。通过利用正交映射,获取三维点云与二维图像之间的映射关系,并在二维图像中获取匹配点对,提出采用LM和SVD结合的方法来获取变换矩阵,实现点云的拼接。最后将几种拼接算法的实验结果进行分析比较,验证了本文提出的改进算法,在极大缩短拼接时间的同时,降低了拼接误差。针对点云重建中存在的抗噪性差、耗时长、不光滑且存在孔洞等问题,本文研究了泊松算法和贪婪投影三角化算法。然后在贪婪投影三角化算法的基础上,首先,提出一种改进的加权移动最小二乘方法来进行法线估计,使得重建效果在平滑的同时,具有了抗噪性;其次,提出了改进点云预处理方法,在平滑的基础上进行了数据重采样,使得重建效果更加光滑且细化了孔洞;最后,针对重建耗时长的问题,使用八叉树替代KD树,在不影响重建效果的基础上,实现了重建时效的优化。