Kinect是微软推出的融合彩色相机与深度相机的传感器,最初应用于体感游戏中。Kinect在获取彩色影像的同时也能获取三维激光点云数据,相比传统的三维激光扫描仪,具有价格低廉,操作简便等特点,因此被研究者广泛的应用到了小场景的三维建模工作中。但与此同时,Kinect也具有其不可避免的缺点,其采集数据时深度感应范围有限,并且反射值高的部位无法得到点云,对于点云的拼接工作量大,传统的点云拼接算法无法有效的应用到Kinect获取的点云数据中。本文是在融合了Kinect点云与光学影像数据的基础上进行的室内三维场景的建模。首先利用Agisoft Photoscan软件对Kinect获得的彩色光学影像进行处理从而获得大量三维点,将其与拼接完成后的Kinect点云进行融合,经过融合后的点云质量有明显改善,弥补了Kinect点云缺失严重的现象。然后分别针对室内场景中不同的对象利用不同的方法对融合后的点云数据进行分割等处理,并通过“孔洞算法”提取其边界点,最终将边界点进行规则化拟合处理从而完成室内三维场景模型。本文的主要工作和创新点包括:1.搭建Kinect for windows2.0平台,采集室内场景的彩色影像及点云数据,并且通过Agisoft Photoscan软件将彩色影像转换成点云数据2.提出了融合Kinect和Photoscan点云数据的方法,提高点云精度,为室内三维场景建模提供数据支持3.分别采用RANSAC和区域面生长法对融合后的点云数据进行分割,分析比较了两种算法的优缺点4.研究了基于点云对室内三维场景中不同物体通过不同方法进行几何建模的方法,并对线框模型进行纹理建模。实验结果表明,本文所提出的融合Kinect点云和光学影像数据进行室内建模的方法,能够提供质量较高的三维点云数据并且能得到较好的室内三维模型,与传统设备相比不仅降低了三维建模的费用还提高了建模的自动化程度。