近年来,基于散乱点云的造型与绘制在图形学领域受到研究者越来越多的关注。该项技术以点作为基本元素,在提高模型绘制与重建的速度、加强处理超大规模点云的能力和简化计算量等方面体现出独特的优势。点云的简化是点云几何处理的一个重要部分。提出了一种新的具有几何意义的曲面变化度,并将其引入点云聚类简化方法中。该曲面变化度能够敏锐的发现采样点分布过长的聚类,并将其进行再划分。实验证明将此曲面变化度作为聚类简化法的阈值,能够得到更好的简化效果。还提出了一种邻域采样点数目加权的聚类简化法,此算法以曲面变化度和聚类中采样点的数目加权进行阈值控制,能够在简化过程中更偏向于将包含采样点数比较多且有一定曲率的聚类进行划分。点云的变形技术在很多领域都有广泛的应用。介绍了一种常用的自由变形算法,并在其基础上提出了一种自适应旋转轴选取的算法,此算法能够很好的处理旋转轴在变形区域内,且有大角度旋转所导致的失真现象。