随着大数据时代的浪潮铺卷袭来,人们在各行各业不同领域对于数据信息的要求逐步攀升,利用三维激光扫描技术快速并且大量获取各项空间信息数据已经不再是新鲜事,三维激光扫描系统操作简单,虽具有高精度,快速获取庞大点云空间信息等能力,但数据缺失的现象频频出现,不可忽略。点云数据的缺失将在很大程度上影响目标物模型重建等点云数据的后处理工作,给研究应用人员带来不便。本文以重庆市“涂山寺”以及重庆交通大学校园部分建筑物的三维激光扫描点云数据为依托,针对点云数据缺失的修复方法进行了相关的研究,其主要工作如下:(1)通过查阅大量文献资料,对本文的研究背景及意义进行了分析,梳理了国内外相关数据缺失修复的方法的研究现状;介绍了三维激光扫描技术特点及其应用;(2)依照外业采集的数据,通过对不同的扫描环境和扫描条件进行分析根据相应数据缺失的特征,系统的总结了地面三维激光扫描数据的三种不同缺失类型,其中包括外物遮挡缺失、扫描盲区缺失以及镜面反射缺失等类型;(3)针对三维激光扫描的点云数据缺失,为了能够充分展示目标物的真实形态,改进了边缘处理法,增加了添加采样点以及新增三角形、细化优化等步骤,进行了相关实例验证,证明边缘处理法具有一定普适性,适用于不同种类的扫描目标物边缘,基于真实的三维数据,建立的曲面模型能更真实地还原建筑物边缘三维形态,呈现多的细节特性;(4)针对最为普遍的外物遮挡导致的点云数据缺失,提出了还原激光路径法。通过相关的实例验证,证明还原激光路径法保持了原始扫描密度,该方法能在一定程度上有效地对因外物遮挡所导致的点云数据缺失进行恢复。