基于点云数据的表面形貌重构技术是三维信息处理的关键技术之一,并在逆向工程、数字化制造等领域中得到广泛应用。随着三维扫描技术的发展,原始点云数据量庞大且存在大量冗余,会降低点云数据的利用效率,给点云数据的处理和应用带来不便。为了快速高效地对三维点云实现表面形貌重构,本文针对传统点云处理算法中存在的点云被过度简化、特征点易缺失以及重构效率低等问题,提出一种基于点云数据特征约束精简的三维重构方法,并通过数据集实验与实际应用实验进行验证,具体研究内容如下:首先,通过对三维点云在空间中离散无序的特性介绍与点云数据索引方法的分析比较,在以点云KD树为数据索引结构的基础上,实现了对三维点云数据邻域信息的快速查询,为点云数据的特征参数计算提供了数据搜索方法支持;同时对点云数据的Voronoi图和Delaunay三角剖分方法进行了分析,指出对点云模型区域采用不同剖分的处理方法。其次,针对传统点云数据精简算法在简化过程中存在的点云数据被过度简化问题,本文从降低特征损失角度,在点云数据简化过程中提出了一种改进的基于特征约束的点云数据简化算法。将点云模型分为特征区域与非特征区域,其中特征区域由点云几何曲率描述提取的局部特征与基于法向量夹角描述提取的整体特征共同约束;同时为了保证后续良好的曲面重构效果,对非特征点云区域采用包围盒体素简化法进行数据精简,并将两区域点云结合作为本文最终的简化结果,从而在不损失点云特征的情况下实现点云的快速简化处理,得到不同简化率的点云数据模型。接着,在传统泊松重构算法基础上,通过结合特征约束精简点云与法向量调整的方式,提出了一种基于特征约束的隐式三维重构方法,并利用隐式曲面函数求解点云向量场,采用移动立方体算法来构建模型等值面,实现三维曲面重构。数据集实验表明,本文方法能够对点云数据实现曲面重构,并得到完整的重构数据模型;能够在不改变模型结构特征的同时,用更少的三角面片数量来构建点云曲面模型,有效减少三维点云数据的重构时间。并通过设计一个标准的点云立方体数据模型,验证了本文重构方法的有效性。最后,通过搭建的三维重构可视化实验平台,能够将本文提出的点云处理算法应用于实际采集的点云数据。并能在上位机终端对不同大小的螺纹点云实现数据可视化,得到完整的数字化虚拟螺纹模型。同时,基于VTK的局部放大功能,能够对螺纹表面存在的细小缺陷进行数字化检测,从而验证本文提出的特征约束精简算法与三维重构算法在实际工程应用中的有效性。此外又选取了五种常见的不同类型点云数据,进行特征约束精简与三维重构实验,实验结果进一步验证了本文方法的通用性与有效性。