作为一种新兴的空间数据获取技术，三维激光扫描技术已开始广泛应用于各种领域。其非接触的数据获取方式能在不触及扫描对象的情况下进行数据采集，为一些文物的检测、保护与维护施工等提供准确、科学的现状数据，并可以有效地减少保护干预中不必要的破坏和影响，发挥高新技术在文物保护和宣传方面的积极作用。用三维激光扫描技术采集到的数据称为点云数据，由于其独特的特点，使之具有十分广泛的应用，同时也使得点云数据的处理十分复杂和困难。本文针对塑像的点云数据建模的部分问题进行了研究，介绍了多站点云数据的配准方法，点云数据构建三角网格的方法，以及点云数据缩减的算法，并通过实际的实验对塑像建模的这一流程进行了验证。 第一章，概述了三维激光扫描技术的基本知识和国内外研究现状，提出了本文的研究意义及研究内容。 第二章，从三维激光扫描数据的特点出发，介绍了数据处理的基本流程，重点介绍了预处理的内容：其一，介绍了使用FARO Laser Scanner880的配套软件FARO Scene和商业软件Geomagic Studio对点云数据进行去噪的方法和步骤；其二，介绍了多站数据配准的基本理论和几种重要算法，包括：有靶标控制的点云配准方法、ICP算法和四元数法，并归纳了这几种方法的特点。 第三章，主要研究了基于塑像三维点云数据进行模型重建的技术。针对塑像表面不规则的特点，对塑像点云的建模选择了逐点插入法构建空间三维网格，详细介绍了该算法和流程；针对三维激光扫描数据量大的特点，提出了基于构建不均匀网格对点云数据进行压缩的算法，以减少数据量并达到保留扫描对象几何特征的目的。 第四章，以贝多芬的头像为扫描对象，设计合理的实验方案来获取塑像点云数据，并对数据进行去噪、配准和网格化处理，实验了本文所述的三维建模的过程；此外，对所获数据进行了压缩，取得了不错的效果。 文章的最后对全文的研究工作进行了总结，展望了需要进一步深入研究的工作内容和研究方向。