三维重建一直以来都是计算机视觉、计算机图形学、虚拟现实等学科所研究的热门问题。其中,空间散乱点三角剖分是三维重建技术路线的一个重要环节,是逆向工程中一种被广泛采用的关键技术。由三维扫描仪扫描得到一组三维点集后,需要通过三角剖分恢复出被测物体的三维形态,然后进行纹理粘贴才能逼真地再现出具有真实感的三维模型。在三角剖分方法中,由于Delaunay三角剖分具有良好的数学特征,剖分出来的三角网格均匀,是优化的三角剖分,现在受到广泛的应用。本文的主要研究内容是空间散乱点的直接Delaunay三角剖分算法,在详细分析了常规逐点插入法的思想后,针对算法中的关键环节提出优化和改进的方法。首先对空间散乱点集进行了预处理与优化,采用K邻域的方法对空间散乱点建立索引,使散乱点集有序化,提高了点在三角网中的定位效率；其次在四面体优化过程中利用Watson技术,标识边界已优化和未优化情况,对已优化的边界采用Flip局部变换技术,减少了优化过程的冗余操作,提高了四面体优化速度,具有很高的收敛性。通过算法分析与实验表明,该方法在提高Delaunay三角网构建效率的前提下,极大地保证了剖分的完整性。