地面三维激光扫描技术作为新兴的测绘数据获取技术,可以快速的获取高密度、高精度反映物体表面信息的点云数据,在逆向工程、文物保护、数字城市、变形监测等多个领域得到广泛应用。获取的点云数据大多数情况下并不具有拓扑信息,需要通过K近邻来建立点之间的空间关系。一致定向的法向量场是许多数据处理工作的基础,而且定向的法向量能够提供下垫面的一阶逼近和内外侧区分。稳健、定向的法向量估算和整个表面的重建工作一样复杂。在数据获取过程中,由于仪器自身存在的系统误差、操作人员水平的高低、外界环境的干扰,使得扫描获取的点云数据中存在噪声与离群点,获取的数据不能真实反映扫描对象的几何信息。目前,主要的点云法向量估算方法是基于主元分析法,主元分析法通过拟合点及其近邻点的局部总体最小二乘平面,用该局部平面的法向量来近似代替点的法向量。算法对噪声有一定的抑制作用,但对离群点较为敏感。需要对点云中含离群点时,如何准确的估算法向量进行进一步研究。论文在点云法向量估算现有研究成果的基础上,针对点云中存在离群点的情况进行研究,主要工作为：1、介绍了地面三维激光扫描技术的发展现状。包括三维激光扫描仪的工作原理、相应的处理软件,介绍了开源C++编程库PCL(Point Cloud Library)及其基本功能,分析了法向量估算和方向调整的重点和难点和研究现状。2、分析了两种类型的K近邻,介绍了对散乱点云数据建立空间索引的必要性,重点阐述和分析了Kd树搜索算法的特点,分析两种点云数据格式,并利用PCL提供的Kd树搜索算法实现了对点云近邻点的搜索。3、介绍了基于Voroni图和局部表面拟合的法向量估算,研究了以局部平面拟合为基础的主元分析法,分析了主元分析法的总体最小二乘本质,推导了主元分析法的数学表达式,并采用主元分析法完成了点云法向量的估算。4、探讨存在离群点时,采用主元分析法估算法向量的误差问题,为了去除离群点,推导了张量投票的闭合解,将点云表示为球张量,采用张量投票算法去除离群点,实验结果表明该算法的有效性。