基于激光三维扫描技术的人体数字化已广泛应用于服装工业、康复工程、产品设计以及虚拟现实等领域,具有重要的应用价值和广阔的发展前景。本文采用激光三维人体扫描系统和高分辨率人脸扫描系统获得的三维点云,实现了数据重采样、光顺去噪、数据精简等点云预处理算法以及网格的多分辨率实时绘制技术,主要工作与创新点如下:1.采用基于主曲线与cardinal三次样条插值的点云重采样算法,实现了多传感器统一、杂散噪声消除。通过人体自动分割、单层点分块等预操作可以将该算法用于人体点云等复杂曲面数据,具有有效快捷的优点。2.提出了基于点云曲率特征混合分类的双边滤波平滑算法,该方法结合双边滤波和平面投影的方法,针对所划分的平面类、次特征类、富特征类三种邻域类型的点集进行自适应滤波,并采用变参数双边滤波器,同时避免了法向调整的费时运算。3.实现了基于局部曲率的体栅格点云精简算法,并对基于递归BSP树的层次聚类算法进行改进,在其基础上实现了采用优先级队列的聚类精简算法,提高了运行效率和可操作性。4.采用基于二次误差度量的动态简化方法构建有序渐进网格,并在此基础上采用信息查找表、三角形队列以及顶点映射表等一系列数据结构实现了基于视距远近、视窗大小以及模型旋转、平移的三维网格模型的LOD(多层次细节)实时绘制。