数字化采集技术为文物形成全面、真实的永久化数字档案,是保存历史遗产和文化传承的必要技术手段。随着计算机软、硬件技术的提升,文物数据的采集普遍使用非接触式测量的激光扫描技术。但激光扫描技术采集到的文物点云数据往往受周遭物体反射、光照、人为因素,甚至采集装备自身固有噪声等因素影响,包含大量冗余点、重复点以及噪点。文物点云中的噪声数据会直接影响文物点云后期配准、分割、重建等工作质量;文物点云中的大量冗余数据点会占用大量计算机存储空间,严重影响计算机建模、渲染性能,降低后期文物点云处理工作效率及互动体验。因此在保证文物点云原始纹理特征的前提下,对文物点云进行去噪、简化非常必要。本文研究工作如下:（1）针对无监督点云去噪网络不能有效去除离群噪声点的问题,提出一种基于深度神经网络邻域估计的点云去噪网络。首先,经过第一个网络层,融合全局特征与局部特征,通过成对离群噪声点标签估计噪声点云中的离群噪声点集;然后,去除该估计离群噪声点集;最后,噪声点云整体经第二个网络层,通过噪声点邻域估计对应干净点位置,引入空间先验项引导噪声点云收敛到最接近干净点云表面的流形模式,实现点云去噪。通过实验验证该算法对于具有复杂特征的大规模噪声文物点云能有效去除离群噪声点并保持其纹理特征。（2）针对（1）中可能导致去噪点云发生轻微形变的不足,提出一种基于深度神经网络位移估计的点云去噪网络。首先,经过第一个网络层,融合全局特征与局部特征,通过成对离群噪声点标签估计噪声点云中的离群噪声点集;然后,去除该估计离群噪声点集;最后,为噪声点云建立局部patch,经第二个网络层,通过校正噪声点云位移矢量引导噪声点云收敛接近干净点云表面,实现点云去噪。实验结果表明无论是对具有不同噪声强度的普通噪声点云还是具有天然噪声点且特征复杂的大规模文物点云模型,该点云去噪网络都表现出优良去噪性能,对点云模型的尖锐特征保持能力突出。（3）针对传统点云精简算法易误删特征点,造成精简后点云模型出现孔洞、边界点丢失、重建误差大等问题,提出一种基于K近邻的曲率特征约束点云精简方法。首先,通过kd树构建点云拓扑结构;然后,通过实现knn算法搜索样本点的k近邻;接着,通过最小二乘法拟合局部平面进行法向量估计,计算邻域法向量夹角;最后,通过对比每个点的邻域法向量夹角与阈值,将点区分为特征点与非特征点分别精简。实验结果表明无论是小规模的普通点云还是规模大、几何特征复杂的文物点云,该算法均能在保证简化率的前提下,有效保持点云原始细节特征原始几何特征,避免孔洞产生。