三维扫描技术就是结合数字化技术,在计算机中真实再现实体的三维模型。在计算机视觉、逆向工程、虚拟现实等领域,三维扫描技术一直是其研究的热点和难点,有着广阔的应用前景。同时,三维扫描技术也是人类在基础研究和应用研究中所面临的重大挑战。传统的三维扫描设备往往价格昂贵,且操作繁琐。本文所研究的三维扫描系统借助于成本低廉、操作简单的Kinect传感器,将其作为数据采集设备,获取目标物的多视角深度数据,并转化为三维点云,在此基础上配准和融合不同视角的点云数据得到目标物的全局三维模型。论文主要的研究工作包括:首先,利用Kinect传感器在多个不同的视场角之下采集目标物的深度信息,根据相关的坐标系统之间的变换关系将这些深度信息转化为包含X、Y、Z坐标值信息的三维点云数据。同时为了减少后续的计算量,对点云数据的数目做了简化处理。其次,分析并研究了点云数据配准的原理和现有的配准方法,并结合Kinect采集的深度图像转化而来的三维点云的特点,提出了一种改进的点云自动配准算法,依次配准并融合所有的三维点云数据,得到全局三维数据。该配准算法分为初始配准和精细配准两个阶段。在初始配准阶段,需要提取待配准点云数据的特征描述符,利用特征描述符来查找初始对应点对,并结合筛选和过滤后的对应点对计算这两组点云之间的初始转换关系。精细配准是在初始配准的基础上,利用迭代最近点算法做进一步的配准,得到两组点云之间精确的转换关系。实验结果表明,改进的配准方法既保证了三维点云的配准质量,又降低了计算复杂度,具有较高的可操作性和鲁棒性。接着,为了满足目标物可视化的要求,采用贪婪投影三角网格化算法对全局三维点云数据进行表面模型重建,得到实体的三维模型。最后,根据本文的算法编写了三维扫描系统软件,利用自己采集的目标物的数据,验证了系统软件的可行性。本文的三维扫描系统操作简单,所需成本低廉,且无需高性能配置的计算机。由于Kinect本身精度不高,利用本系统所获得的三维模型细节不够精确,但轮廓清晰,能够满足对于非精确计算的应用要求。