三维点云数据作为计算机图形学中一种重要的数据形式,被广泛应用于逆向工程、测量学、CAD/CAM、机器人学、虚拟现实、立体3D影像、文物保护、室内外场景重建等诸多领域。随着3D扫描技术的快速发展,三维点云数据呈现出大规模、复杂化的特点,对传统点云数据处理技术带来了新的挑战,一定程度上制约了三维点云数据在各相关领域的进一步应用和发展。因此,本文为了提升数据的处理效果,提高处理效率,对三维离散点云数据处理关键技术进行了研究。主要包含以下几个方面的内容。首先,为了解决ICP(Iterative Closest Point)算法对初始值的敏感以及配准效率不高的问题,提出了一种基于关键点提取的三维点云场景配准算法。充分利用RGB-D数据所提供的三维彩色点云的有效信息,通过特征提取算法检测三维场景关键点,获得关键点描述子向量,通过最邻近点算法和向量内积最大值原则对关键点进行匹配和优化;利用关键点云的点对曲率一致性分析,剔除错误匹配的关键点对,获得了配准率较高的关键点云集;对关键点对进行配准,求取变换矩阵,完成了全部点云数据配准,通过实验验证了算法的配准效果和效率。其次,为了提升三维点云数据离群点的检测能力,提高检测方法的适应性,解决针对密度分布变化大的点云数据中离群点检测效果不佳的问题,提出了一种基于邻域密度约束的动态标准差阈值三维点云数据离群点检测算法。充分考虑点云数据的密度分布差异,将点云的密度特征引入离群点判定阈值的计算,通过邻域密度约束,实现了标准差阈值的动态调整,并对远离主体点云的外部区域和内点区域的离群点检测采用不同的约束方式。实验证明,该算法实现了密度分布变化明显的点云数据离群点的有效检测,为下一步点云分割提供了较好的数据基础。然后,针对表面特征变化较大、外形复杂的点云数据分割不理想对后续处理产生严重影响的问题,提出一种注重局部特征细分的基于曲率约束的三维离散点云分割算法。将曲率特征引入点距离的计算,同时,为了解决聚类分割对初始聚类中心的依赖,提高分割效率,提出了一种基于立方体素栅格的点云初始聚类中心选取方法,然后,按照K-means聚类思想,实现点云的分割。该算法通过调整约束参数适用于曲面变化差异程度不同的点云数据分割,初始分割中心的选取方法保证了分割结果的唯一性和有效性,减少了时间开销,提高了分割效率。最后,基于泊松重建理论,提出了基于保留特征的改进泊松重建算法完成点云数据的逆向重建。引入了高斯滤波平滑来弥补三次均值平滑细节效果不佳的欠缺,同时,利用分而治之的思想,建立分块重建深度参数选择模型,根据不同分块的点云特征确定重建深度。该算法解决了三维离散点云数据重建效果细节特征保留和曲面平滑的平衡问题,降低了平滑区域的重建开销,提升了表面重建效果和重建效率。