点云模型的数字几何处理已在计算机图形领域受到广泛的重视。基于点的图形学的研究在工业制造、考古及文物保护、医学和娱乐产业等诸多领域得到了广泛应用。　　 本文主要进行面向三维激光扫描仪和CT扫描图像获取的三维点云模型的数据预处理研究。文中改进了点云数据的法向计算方法,提高了三维点云模型去噪后的细节精度,并基于泊松表面重建方法实现了点云模型快速准确三角化,整体预处理算法在细节保持和鲁棒性上有较大突破。　　 改进了点云数据的法向计算方法。点云模型缺乏拓扑连接关系,其法向的计算存在着一定的困难。为了获得三维点云模型的法向属性,文中提出基于局部平面拟合的主元分析(PCA)以初步实现法向估计,改进了移动最小二乘曲面(Moving Least Squares(MLS)Surface)局部曲面拟合方法以实现准确法向计算,通过改进法向重定向规则,得到模型法向估计,算法在准确性上有一定提高。　　 提高了三维点云模型去噪光顺后的细节精度。由于三维扫描设备的精度、光照条件以及物体表面反射等客观因素的影响,获取的三维点云模型不可避免地带有一定的噪声。本文利用MLS曲面的投影算法,对带有噪声的点云模型进行去噪光顺的处理,解决了复杂点云模型中存在的紧邻面和尖角形状问题,在去噪光顺的同时,较好地保持了模型的细节特征。　　 基于泊松表面重建实现了点云模型快速准确三角化。利用泊松表面重建的方法,将带有法向的点云模型的表面重建问题转化为求解泊松方程的问题,在得到了点云表面的隐函数表示后,利用Marching Cubes提取隐函数的等值面,实现封闭三角网格模型输出。算法可利用准确的法向信息可以精确地重建模型表面的细节,并具有良好的鲁棒性。　　 本文工作受到国家自然科学基金重点项目“颅面形态学和颅面重构的研究”、国家自然科学基金面上项目“基于球B样条的Willis环的建模、分割及定位关键技术研究”以及中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“文化遗产保护中大数据集全自动配准和匹配技术”支持。针对由三维激光扫描仪和CT扫描图像获取的三维点云模型,进行了数据的预处理,计算模型的数字几何信息,并将处理后的点云模型建立数据质量良好的模型库,为项目的后续工作建立了很好的数据基础。