激光三维扫描技术作为一种快速、高效的三维数字化手段，在诸多领域得到了广泛的应用，如工程设计，文物保护，虚拟现实，数字娱乐等。随着应用的深入，对三维数据的获取和处理效率都提出了更高的要求。对数据的处理理论及方法成为目前学术界研究的热点，开发出高效的三维数据处理及分析算法成为研究的主要目标。围绕这一目标，本文开展了如下工作：1．在分析国内外激光三维扫描技术研究进展的基础上，对实验室已有的激光三维人体扫描仪进行了改进。升级了原有的图像采集系统，利用软件外触发的方式实现了图像采集系统内部各摄像机的精确同步采集，并改善了运动控制系统和图像采集系统之间的通信方式，提高了激光三维人体扫描仪的分辨率和稳定性。2．针对三维点云数据的配准问题，提出了一种基于曲率图的新配准算法。该算法在点云数据中引入特征描述算子曲率图的概念。首先利用曲率图对源点集进行特征分析，并从中提取到一系列的特征保持点。然后利用曲率图的比对计算，在目标点集中找到潜在的对应点，并利用点云内部距离的空间变换不变性，通过改进的贪婪算法实现了对应点的精确匹配。最后通过对应点对求取源点集和目标点集间的坐标变换关系，实现了两点云数据的粗略配准，在此基础上，采用改进的迭代最近点算法实现了源点集和目标点集之间的精确配准。3.基于上述配准理论，利用VC++编程实现了激光三维扫描点云数据的配准软件模块，能将不同视图下、具有重叠部分的两三维点云数据（源点集与目标点集）精确配准在一起。通过对实测点云数据的精确配准证实了该配准算法的有效性。