利用激光扫描获取到的深度数据进行场景的三维重建在数字考古、数字娱乐等许多领域都具有广阔的应用前景。近年来随着激光扫描仪成本的降低和激光扫描技术的发展，基于激光扫描数据的三维场景重建技术吸引了越来越多人的研究兴趣。然而，由于真实场景的高度复杂性，因此在三维场景重建领域还存在着许多的问题和挑战。本文结合与大连精拓公司合作的三维场景重建系统，除设计了一种车载式三维数据获取系统外，重点对三维重建系统的相对定位和全局定位技术以及表面模型的生成技术进行了研究。 在三维场景重建系统的相对定位技术方面，总结和比较了目前存在的多种移动系统相对定位方法，重点分析了基于扫描匹配的相对定位算法ICP(Iterative Closest Point)。并通过在点集筛选和位置变化的估算方法两方面的改进，得到了一种基于ICP算法的高效扫描匹配算法。该算法在保证定位精度的前提下，在一定程度上减少了计算时间，尤其适用于具有大量采样点的移动系统相对定位。 在三维场景重建系统的全局定位技术方面，深入分析了基于预知地图的全局定位技术和基于GPS的全局定位技术。重点讨论了基于预知地图信息的全局定位方法中的蒙特卡罗(MCL)定位算法。将传统的二维MCL定位算法扩展到三维，得到了三维的MCL定位算法，用以确定三维场景重建系统的空间位置。此外，为解决大规模场景的全局定位问题，结合扫描匹配与差分GPS技术给出了一种大规模场景中的三维场景重建系统全局定位解决方案。 在场景建筑物表面模型重建方面，详细研究了表面模型重建各步骤的关键技术。综合运用数据配准、滤波、插值、平滑、网格化和纹理映射等技术恢复了建筑物的表面模型。在纹理贴图部分还给出并实现了一种基于特征点的全自动无缝图像拼接方法。该方法能够实现光照和尺度变化条件下的多视角图像无缝拼接。