随着深度摄像、激光测距、CT、MIR等三维测量和信息获取技术的发展,包含被测物体表面的离散数据获取成为可能。因此,基于离散数据的三维重建成为了人工智能领域研究的重点,其应用领域十分广泛。离散数据常以点云的形式出现。传统的基于点云的三维重建方法都是根据物体表面所具有的某种特征而设计的,通常都具有一定的局限性。因此,本文主要研究基于简单点云与复杂点云的通用的三维重建方法。论文首先对三维点云数据在VC + DirectX平台下进行数据预处理,并将简单点云直接在平台上显示,从而实现了基于简单点云的三维重建。然后,对基于复杂点云的空间三角化与三维剪裁进行研究,提出一种复杂点云的改进的三角化算法,弥补传统算法中当点集存在非凸部分或内环时三角剖分容易出错的不足,也避免出现两三角片“共圆”现象而导致只删除其中的一个三角片导致三角化结果出错的缺陷,使得处理后的空间网格反映出物体表面离散点间的拓扑连接关系,从而有效地揭示离散点云所表现的重建物体表面的形状,这也是三维重建的关键步骤。另外,为了重建出更加逼真的物体,还进一步使用基于网格的渲染技术,即对空间三角网格增加光照和材质处理以及纹理映射,大大提高了渲染速度,改善了渲染效果。最后,综合以上几个步骤搭建三维系统平台,提出一种基于复杂点云三维重建的数据格式。同时,基于此开发平台提出一种用于存储三维重建数据的框架结构,利用这种结构创建三维网格数据文件,从而在平台上加载该文件完成三维重建。本文针对两种不同的点云分别进行了三维重建实验。实验结果表明,本文所提出的三维重建方法适合重建现实世界中的大部分物体,与传统的三维重建方法比起来更具有普遍性,实现简单、成本消耗低、重建精度高,具有较强的实用性。