点云数据的表面重建是在已有点云数据的基础上还原空间点的几何拓扑结构,恢复物体模型的表面形状,是逆向工程中不可或缺的环节。使用激光扫描仪采集点云数据的过程中,由于模型残缺、视线死角等原因,会导致局部数据缺失,使生成的三维模型表面不完整,存在孔洞。点云的孔洞修补是根据孔洞附近点的数据信息,通过填充算法生成新点对孔洞进行填充,恢复物体模型的原始表面形状。本文对点云重建及孔洞修复相关的技术进行了研究。为提高点云曲面重建的精度和效率,研究了一种将平面投影与区域生长相结合的散乱点云曲面重建方法。从散乱点云中选取局部点集,对其离散度进行判断,将较平滑的符合离散度要求的点集投影到二维平面并进行三角剖分,将三角剖分后点之间的拓扑连接关系映射回三维空间,实现点云的表面重建。然后识别出已生成网格的边界,对剩余的散乱点用改进的区域生长法沿边界向外生长,直到将所有的散乱点都纳入到三角网格中。该算法能够重建出结构形态正确、保留物体细节信息的三维模型,并且与Poission算法和Region-growing算法相比耗时缩短了1/3左右。为提高三维点云模型表面的完整性,研究了一种结合有序边表法和径向基函数的点云孔洞修补方法。先从三角形网格中提取出边界点,将边界点投影到二维平面上,用有序边表法向孔洞中添加填充点并对其进行三角剖分,将填充点的坐标映射回三维空间。然后提取约束点并确定点的法向量,建立径向基函数,对添加的填充点逐层进行调整,并用拉普拉斯算法进行平滑。该算法对于孔洞具有较好的填充效果,填充点在空间分布均匀,与原有孔洞边界连接光滑,可以较精确地恢复原有模型的形态特征。在Win7环境下用C++编写了点云显示平台,使用OpenGL图形库对点云和网格进行渲染,用MFC框架实现可视化界面,可以对本文算法结果进行显示。