准确获得实际物体的三维模型,作为逆向工程、医学图像处理、虚拟现实和工业视觉检测等领域的重要组成部分,是计算机图形学中研究的一个热点。随着点云获取技术的不断发展,出现一些专用的设备,建筑物建模的效率大大提高。提取历史建筑物的点云并且重建,不但能实现历史建筑虚拟漫游,而且能应用到建筑物损坏后修复中。实际建筑物的模型可以用于战争、火灾或者恐怖袭击等特殊情况的模拟中,有利于分析现有的状况,快速准确的做出处理。本文研究了主要的点云处理技术。针对建筑物点云的密度高、数据量大的特点,利用VoxelGrid对点云进行了下采样后,计算每个点周围点的个数来判断是否为离群点。基于隐函数和拓扑结构两种重构方法进行了对比,分析了它们的特点和确定它们的适用范围。对于建筑物点云,常常伴随着平面,利用采样一致性算法(RANSAC)提取其中的大平面后,利用欧氏聚类分析,分割不连续的点云,提取出所要重构的部分。这种方法能够自动实现带有平面场景中物体的分割,实现场景中单个物体的重构。由于重构后的模型常常伴随着岛屿孔洞,需要修复模型。基于隐函数的修复方法修复模型较为光滑,本文提出了基于径向基函数的岛屿孔洞自动修复算法。首先利用距离和投影检测岛屿面片与模型主体孔洞的相关性,如果相关,将岛屿面片上的点用于模型主体上孔洞修复中的径向基函数计算中。这个方法分为两步:首先利用最小权重三角化法将相关孔洞中的内孔洞修复;其次将粗修复后细分的点调整到由孔洞周围点和与它相关岛屿面片所计算的径向基函数上。研究结果表明,通过这种修复方法能减少修复的误差,并且这种方法能够自动修复所有的模型,修复表面与原有表面平滑相接,修复效果较好。