由于数字化设计与制造技术的发展使得三维数据得到了越来越广泛的应用，基于点云的重构在生活生产中发挥的作用也越来越大。从测量得到的三维点云数据到重构的完成需要经过三个环节的处理：点云的去噪平滑、点云的精简和点云的重构。针对上述三个环节，本文进行的主要研究工作如下： 在点云去噪平滑部分，原有的高斯滤波、中值滤波在对点云分布复杂的数据进行平滑处理时会使较多点云分布位置偏离真实位置，平滑后的点云不便于后续工作的进行。针对此种情况，本文在总结已有方法的基础上采用对点云进行分区域平滑的方法。该方法是根据点云的分布特点将点云分区，从而针对不同分区采用相应的平滑方法，取得了较好的平滑效果。 在点云精简环节，本文通过分析总结选取给定点间距离法、弦高偏差法、角度弦高法做为研究对象。首先采用Matlab实现上述三个算法，然后进行了大量实验。根据点云精简在简度、精度、速度三方面上的度量，确定了参数设置准则和方法的应用范围，为后续工作提供了技术支撑。 在点云重构环节，总结分析了现有的点云重构方法，然后选择Delaunay三角剖分法对点云进行重构。该方法属于平面投影法，其实质是通过投影把三维剖分问题转化为二维剖分问题，这样就避免了大量的自交三角形生成，同时由Delaunay三角剖分法得到的三角网格也符合相应的准则。本文采用上述算法并进行了大量实验，结果表明，经过重构被测物体原貌得以重现，并具有良好的视觉效果。