在三维散乱点云模型曲面重建领域中，隐式曲面重建技术因具备易于实现交、差、并等集合操作，能准确表示拓扑结构复杂的几何形体，对轻微的噪声不敏感等特点，受到国内外专家学者的高度关注，是目前三维图形学领域的研究热点，并在逆向工程、机械制造、现实虚拟仿真、地质勘探、3D游戏等多个领域得到推广应用。　　本文围绕目前隐式曲面三维重建的关键技术和难点问题展开深入分析和研究，主要工作内容及创新点如下：　　一、在MPU算法的基础上，提出一种基于参数优化的MPU曲面重建算法。该方法根据MPU方法的局部曲面函数构造条件及覆盖密度理论，快速选取出最优参数进行曲面重建。实验结果表明，此算法结合了MPU快速、曲面尖锐特征明显的优点和RBF稳定性强、曲面细节明显、孔洞修复能力强的特性，使得重建的三维模型曲面精确度更高、稳定性更强。　　二、针对非封闭点云模型三维曲面重建的技术难题，进行大量的理论研究和实验分析，提出了一种基于小波变换和最大模糊熵的非封闭重建方法。此方法在Poisson算法重建的基础上，借鉴灰度图像阈值分割的思想，首先采用小波变换求得待选分割阈值，再使用最大模糊熵理论选取最优阈值，最后进行曲面分割，得到真实的非封闭的模型曲面。实验结果表明，该方法能快速有效地实现非封闭曲面的重建。但该法重构得到的非封闭曲面存在孔洞，在模型边缘易出现毛边。　　三、为了进一步提高非封闭曲面重建的精度，我们通过对各类图像图形分割方法进行深入的综合分析和研究，提出了一种基于平均最大距离的非封闭曲面重建方法。该方法通过计算原始输入点到模型曲面三角点的平均最大距离，以此作为阈值对重建曲面进行分割，从而获得实际的非封闭模型曲面。实验结果表明，该算法能准确有效地去除非封闭曲面重建后生成的伪封闭曲面而不影响实际曲面重建的精度，得到的非封闭模型曲面边缘光顺、无毛边，且算法复杂度低，时间效率高，鲁棒性强。很好地解决了非封闭曲面三维重建的技术难题。