点云中通常存在噪声、非均匀分布和尖锐特征,这些都给法向量的一致定向提出了挑战。无论是基于局部的方法还是全局的方法,目前都不能彻底解决点云的一致定向问题并且提供一种机制来修正非一致定向的法向量。经过研究发现,特征区域的法向量估计会导致错误的法向量传播以及基于单源点法向量传播的定向是存在问题的。为了解决上述问题,本文提出一种基于多源点法向量传播的定向方法。它包括有益定向的法向量估计算法和多源点传播算法。我们的方法可以减少尖锐特征区域的错误法向量传播,从而改善定向结果。我们可以通过交互或者自动的方式选取可信的传播源点进行法向量传播,从而可以修正非一致定向的法向量。为了减少人工交互的操作,我们提出一种基于可视投票的自动提取传播源点的方法。它可以快速有效的提取多个可信的传播源点。实验结果表明,我们的方法可以用很少的计算成本得到与全局方法相媲美的结果。我们的方法更加易于实现,适合处理大规模点云数据。