随着科技、经济发展,三维空间扫描技术也得到了快速的发展,通过三维激光扫描仪器得到的数据精度也越来越高。空间对象点云数据往往包含粗差,无论三维建模,抑或体积计算等具体应用,都需要滤除在前,只有干净的点云及其基础上的空间对象体积计算等算法探索才可靠、有意义。通过三维空间扫描技术得到的数据一般含有噪声,需在应用之前进行预处理。本文首先在实验基础上,提出了一种改进的k-means去噪算法。该算法先对散乱点云进行分层处理,得出点云的分层数目和点云带;再使用k-means聚类算法对分层后的点云进行聚类、去噪。实验结果表明该算法点云去噪效果良好,能很好保留空间对象点云模型的外轮廓形态特征。在此基础上,本文聚焦不规则物体体积计算,采用了切片法点云体积方法,通过改进的平面点云射线360度扫描算法、平面点云双向最近点搜索算法和基于凸多边形的渐进迭代算法,实现了简单不规则空间对象的体积计算。本文研究成果如下:1.探索并提出点云预处理的k-means聚类算法。该算法先对点云分层处理,再确定k-means算法的k值和初始聚类中心,k值为分层数目,初始聚类中心为每层的重心,最后使用改进的k-means聚类算法对点云去噪。2.探索并提出解决平面点云多环效应问题。本文提出两种算法解决同心圆环问题和多环问题;实验验证了两种算法的可靠性与准确性。3.本文采用切片法计算点云体积。切片法是通过切割的方法对点云切片处理,再使用边界搜索算法确定点云切片边界,然后计算点云切片面积,最后计算点云体积;实验验证了点云体积计算切片法的有效性和正确性。