近年来,随着三维激光扫描、倾斜摄影测量等技术的出现和消费级无人机的迅猛发展,地理数据的获取方式发生变革,地理数据的获取效率得到了极大提高。基于这些新技术的空间数据获取方式具有快速、高效、高精度、低成本的特性,能为数字城市建设提供高效可靠的数据保证,降低了数字城市建模的成本和建模周期,推动了点云数据在数字城市建设中的广泛应用。为了充分发挥倾斜摄影测量技术在数字城市建设中的作用,本文针对建筑物点云数据的三维表面重建问题展开研究,研究聚焦于现有点云表面重建方法在重建过程中经常丢失大量表征建筑物结构轮廓的棱角特征,重建的模型不能全面、真实地再现地理对象原貌的问题。本研究利用了倾斜摄影过程中获取的图像数据,通过图像上丰富的色彩和纹理等信息辅助点云分割,对分割后的分块点云提出一种基于表面生长法的分块点云重建与拼接方法,实现了高度保真的表面模型的完整重建。主要研究内容和研究成果如下:（1）基于小孔成像原理,研究了点云数据与图像数据的转换过程,设计并实现了三维点云到二维图像的投影转换方法,实现了三维点云数据与二维图像像素的配准关联。对三维点云到二维图像变换过程中可能出现的重复投影和“穿透”投影的问题,利用点云数据的深度信息给出了一种简单有效的解决方法;对转换的精度进行了实验和分析,验证了该转换方法的有效性。（2）综合点云数据和图像信息的点云分割方法研究,利用成熟的分水岭图像分割方法对点云数据对应的图像进行分割,根据图像分割结果和点云数据与图像像素的关联关系分割点云数据。利用点云数据本身的特征,对分水岭方法容易出现的过分割现象进行了有效处理,解决了过分割问题。分割结果表明,该方法能够在建筑物表面轮廓突变处将点云进行分割,分块点云中较好地保留了物体表面的棱角等结构特征,分割效果比单纯的点云数据分割方法更好。（3）对分块点云的表面重建和拼接策略进行了研究,针对分割后的分块点云,采用具有优先级的表面生长规则进行重建,正确有效地处理了物体表面特征突变处的重建问题;针对重建后相邻表面间的位置、拓扑关系,分别进行拼接处理,实现了物体表面边界突变处的正确重建。重建结果表明,在特征突变处分割点云,在分块点云数据中有效保留了物体表面的突变特征,也减少了表面生长扩张过程中物体特征突变处容易出现生长方向错误的问题。本方法能够正确地重建离散点之间的拓扑关系,完成表面重建。