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为了有效地提取点云数据中的特征信息,针对采自分片光滑曲面的散乱点云数据,提出一种基于局部重建的鲁棒特征点提取方法.首先基于局部邻域的协方差分析计算每个数据点的特征度量,并通过阈值过滤获取初始特征点集合;然后在每个初始特征点的局部邻域内构建不跨越特征区域,以反映该点局部特征信息的三角形集合;再利用共享近邻算法对构造的三角形法向进行聚类,得到对应局部区域数据点的分类集合;最后对每一类点集拟合平面,通过判断该点是否同时落在多个平面来进行特征点提取.实验结果表明,该方法简单、稳定,对局部邻域选取的大小不敏感