东北鼢鼠是内蒙古草原地区的主要鼠害之一,其头骨外形参数能够反映它的年龄组成与生长状况。传统的鼢鼠头骨外形参数测量方式主要是人工测量,但是依靠皮尺、游标卡尺、卷尺及测杖等工具的手动测量方式存在测量耗时长、精度低、测量结果误差大等问题。针对上述问题,本文以东北鼢鼠头骨为研究对象,研究基于三维激光扫描技术的鼢鼠头骨三维重构和外形参数的测量。论文主要开展的研究内容如下:（1）针对具有复杂背景的鼢鼠头骨点云图像利用传统区域生长算法进行分割,容易出现分割结果不稳定和不准确的问题,提出改进的区域生长鼢鼠头骨点云分割算法。首先选取曲率最小的点作为种子点,减少区域的总数,使得分割结果更加稳定;其次根据点云局部特征,确定生长准则进行区域生长,将法线夹角和曲率差异小于某设定阈值的点聚为一类,提高点云分割的准确性;并对得到的分割结果进行优化,最终获得了较为理想的分割结果。（2）针对传统ICP算法对初始点云位姿要求较高、且搜索速度太慢等问题,提出改进的ICP算法,将算法分为初始配准和精确配准两部分。首先引入Super4PCS算法完成两片点云的初始配准,使得两片点云大致重合,为精确配准奠定了一个较好的基础;在精确配准部分,建立kd-tree结构,加快最近点的搜索速度,提高了精确配准的效率。实验证明,与传统ICP算法相比,本文改进的ICP算法具有较好的配准精度和收敛速度,算法效率显著提高。（3）由于鼢鼠鼻骨长、齿隙长、眶间宽等外形参数,利用二维图像难以精确测量。因此本文利用三维激光扫描仪,获取鼢鼠头骨的点云数据,经过点云去噪、分割、配准等处理,最终利用Crust算法重构出鼢鼠头骨的曲面模型,然后在此基础上利用点与点之间的几何关系来计算出鼢鼠头骨的颅全长、鼻骨长、齿隙长等外形参数,将鼢鼠头骨外形参数的实验计算值与实际测量值进行对比,误差较小。同时通过得到的外形参数结合体重进行分析,更加精确地划分了东北鼢鼠的年龄组成。