通过三维激光扫描技术、摄影测量技术等无接触测量手段对文物的现状进行三维数字化记录已经成为大多数文保单位对珍贵文物进行高精度三维重建的重要手段。这两种技术获得三维模型均存在不可避免的缺陷,激光扫描模型纹理数据失真,摄像测量模型每个点精度不一致。为了构建高精度几何及纹理精细模型,本文将这两种非同源模型数据根据各自的优点进行融合重建,并且结合Web GL的理论和基础,基于开源引擎Cesium搭建数字三维模型的可视化平台进行数据的管理和可视化,主要研究内容如下:（1）针对融合前两种模型数据在不同坐标系的问题,本文提出一种基于八叉树格网迭代改进最近邻点算法的激光扫描点云数据和影像点云数据由粗到细高效、高精度配准方法,通过改进的采样一致性（SAC-IA）粗配准算法和改进的迭代最邻近点（ICP）算法,实现了扫描点云和影像点云非同源数据的高精度配准。实验结果表明:在不丧失整体轮廓特征的前提下,对两组点云数据进行基于格网的降采样,降低了特征描述计算的复杂程度,与快速四点一致性（4PCS）算法和随机采样一致（RANSAC）算法相比,本文提出改进算法的配准时间分别降低了至少13%和28%,配准精度提高了至少23%和16%;另外使用欧氏距离阈值和格网进行对应点对的选取,最大限度地提高两种数据的配准精度,与经典ICP算法相比,本文所提改进ICP算法配准精度至少提高五倍,并且配准时间仅为经典ICP的三分之一。（2）针对扫描模型与影像模型属于非同源异构的数据,这两种模型数据无法直接进行融合的问题,本文提出一种解决方法:首先对影像模型点云进行上采样处理,增加点云的密集程度,同时在对应的纹理面片上进行同样的插值处理,计算出插值点的坐标,进行三角面片的重新划分,然后对上采样后的点云进行法线估计,并且求取与扫描模型的交点,最后进行纹理映射,生成新的融合模型。实验结果表明:融合模型很好的继承了扫描模型和影像模型的优点,既具有很好的几何精度,又具有很好的纹理精度。（3）针对现有模型数据不能直接在Web进行渲染可视化的问题,本文提出一种构建三维瓦片（3D Tiles）数据的方法,并且优化Web端可视化平台的调度渲染。通过对Cesium的体系架构和3D Tiles的数据组织详细分析,对点云数据采用格网进行采样和对三角网模型采用边折叠算法进行简化,构建了具有多细节层级（LOD）结构的3D Tiles数据,通过用户对模型数据可视化的需求,设计了可视化平台的整体架构,实现了可视化平台地图展示、模型数据加载渲染、数据分析等用户交互的功能。实验结果表明:可视化平台对点云数据、彩色三角网数据、倾斜模型数据的加载渲染的效果良好,平台提供的各项数据分析功能操作简单、实用性强,可以满足用户的可视化的需求。