随着激光扫描技术的发展，三维激光扫描设备成为了目前获得三维点云数据的主要途径。点云配准是点云数据处理中最为重要的一步，因此对三维激光扫描设备获得点云的配准方法进行研究，有着十分重要的意义。　　本文在分别介绍了基于辅助标定物的点云快速配准算法和进行自动点云配准的标准ICP算法基础上，提出了两种新的点云快速配准算法。对于传统基于标定物的点云配准算法，本文提出了基于电子水准仪和双标定球的快速配准算法。该算法通过在测量场景中放置双标定球，利用水准仪保证扫描仪只在Z轴方向旋转，降低了点云数据之间旋转矩阵的自由度，快速计算点云数据之间的变换矩阵，提高了配准效率。　　对于点云自动配准算法，本文基于与三维激光扫描仪相结合的同轴相机，提出了一种结合图像信息的快速点云配准方法。该算法对同轴相机在同一场景不同扫描站点的拍摄图像提取特征点并匹配，利用匹配特征点计算图像间的本质矩阵，从中直接获得扫描设备间的旋转变换，利用该旋转矩阵使用改进ICP算法只对平移向量进行更新迭代。实验证明利用图像信息获得的点云间旋转矩阵具有很高的准确性,从而使该算法更易收敛于全局最优值，且收敛速度大幅提高。