由于点云在虚拟现实、机器视觉、医疗技术、数据可视化等领域中具有更广泛的应用前景，随着点云设备的普及，给基于点云的面绘制方法的研究带来了新的挑战和机遇。为此，本文基于三维物体点云，围绕面绘制方法及其面上的关键特征的提取进行了研究，本文取得的研究成果如下:　　(1)获得了一种新的点云网格化表面重建中的插值方法。提出了一种基于三维Delaunay三角网格以及切平面的有效插值点计算方法。生长点自动产生，均匀的分布于原始点云数据之间，并且始终与真实物体外形信息保持一致。本文方法的优点在于生长点的产生使得重建结果更加接近真实物体原始表面。　　(2)给出了一种全新的基于点云的曲面网格化重建方法。该方法将点云中的每一个原始点扩展成为它的切平面上的一个可调多边形面片，可通过调整可调多边形面片的大小来调整原始点云对于重建结果的影响力度，同时可通过整体或局部规则来调整点法向，进而调整切平面的倾角和方位，结合可调多边形大小的调整，以便获得更为光滑的曲面。此外，该方法在一定程度上也可较好地解决稀疏点云重建结果效果不佳的问题。　　(3)探索了基于本文曲面的脊谷特征提取方法。基于以上方法绘制的曲面，探索了曲面上特征的提取与显示方法，重点关注了“脊”和“谷”特征点的定位和提取。在实验的过程中，本文对两种不同方法下求得的脊谷点进行对比选择，同时对比了空间物体的脊谷点和脊谷面片显示结果。脊谷特征点利用脊谷面片显示的同时更有利于我们观察空间点云所表示的物体几何特征，对于点云空间几何特征的研究与分析是一个良好的尝试。　　理论分析与实验验证表明，本文的方法不仅对点云拓扑关系的建立及其特征的提取具有良好的支撑作用，而且是对传统的面绘制方法在思维模式上的突破，其可以构成一套完整的面绘制与其特征提取方法体系，这一体系具有普适性和鲁棒性。