三维场景构建是指在计算机中用具体的数据将现实世界中的场景记录、存储并显示出来的技术。近来,随着激光扫描技术的飞速进步,高效精确获得现实场景的三维立体信息变得越来越容易,而相机提供的二维图像包含有场景的颜色纹理信息,将两者融合起来用于构建真实感强的三维场景,在智能机器人定位与导航、地理信息系统、文物古迹保护、虚拟现实游戏影视等领域有广泛的前景。本文的研究内容主要分为两个方面:点云与图像的精确配准,根据配准结果将点云与多视图像进行融合。首先,本文将配准分为相机标定和根据标定结果对相机和激光扫描仪进行联合标定两个过程。相机标定可以确定标定板在相机坐标系下的平面模型,联合标定通过RANSAC算法对标定板平面模型点云进行提取,然后通过优化平面模型点云中的点到相机坐标系下对应的平面的距离求取两组数据之间的最优变换,进而计算出点云和图像之间的配准关系,这种方法可以有效避免三维选点误差,具有很高的配准精度。然后,本文将点云和单视角图像根据线性差值进行了有效融合,针对相机视野较小的问题,考虑将相机装配到与旋转轴垂直的平面上,通过圆光栅确定转轴旋转的角度,同时从相邻图像SIFT特征点匹配信息中获得旋转矩阵和尺度不确定的平移变量,将旋转矩阵所能提供的转轴旋转角度信息与圆光栅提供的旋转角度进行平均从而可以弥合圆光栅的累积误差,并可以由相机的装配关系恢复平移向量的尺寸,从而确定新位置下点云和图像的配准关系,这种方法免去了每次点云与图像融合都要进行标定的繁琐过程,同时相机的方位也可以通过转台随时改变。最后,在上述研究的基础上,设计开发了适用于构建三维多视场景的软硬件系统,并基于这样的设备和原理,在实验室环境下对点云与多视图像进行了有效融合,获取了比较好的三维着色点云模型。