三维重建技术一直是计算机视觉领域的研究的一个焦点，但大多三维扫描设备结构复杂且价格昂贵，不方便应用于人们日常生活。2010年Kinect传感器设备的出现意味着可以找到一种廉价而快速地获取彩色三维点云的方法。随着虚拟现实等技术与生活、工作的联系日趋紧密，研究一种基于Kinect传感器的能满足大众对三维重建技术需求的重建方法，具有重要的研究意义和广阔的应用前景，而进行三维重建技术的关键是如何准确的对不同视角的数据配准融合。　　本文主要研究使用Kinect传感器扫描人体，获取人体三维点云数据，并实现不同角度的数据配准融合，为重建三维人体模型提供数据基础。通过对基于Kinect的三维重建流程的分析，主要从Kinect数据获取和处理、人体点云数据获取、点云配准融合三个部分阐述了本文的研究内容。　　首先在数据获取和处理模块，利用Kinect扫描不同视角的深度和彩色图像数据，并对原始数据进行预处理，包括对深度图像数据进行双边滤波；对彩色图像进行对齐校正；采用双阈值分割方法分割出人体数据。在人体点云数据获取模块，先将二维图像数据转换为三维数据，获取到带有颜色信息的点云数据，然后对点云数据进行简化和构建KD tree邻域拓扑结构。最后对不同视角获取的人体点云数据进行基于彩色图像的SURF特征和快速点特征直方图描述子结合的RANSAC粗配准和基于迭代最近点算法的精配准相结合的配准处理，并进行三维点云体元融合。　　最后根据本文的技术路线，设计了实验进行验证。实验结果表明，本文的方法能够比较准确的完成相近的两个不同视角的点云数据配准融合，但是若视角差异过大，会出现配准失败，另外由于缺少全局优化，造成了多视角局部配准误差的累积。