随着社会经济和科技的飞跃发展,以及地面三维激光扫描技术的日益成熟,使得扫描技术逐步并广泛应用于逆向工程、图形图像等领域。这项技术能够在不接触被测实体的情形下,直接对被测实体进行三维扫描,得到三维点云数据以及该实体表面的纹理信息等,使被测实体数字化以及三维重建成为可能。并且在三维重建中,最后得到的三维模型不但包含了被测实体的空间几何特征,还包含了该实体表面的光谱辐射信息,这能够最大程度的还原被测实体信息。在扫描过程中,因为技术本身特点以及被测实体的限制,常常采用的是多站点扫描来获取完整实体的三维信息。并且不同站点云数据所处的坐标系不同,这就需要进行点云配准。又因多站点云的配准可以由两站点云配准完成,因而研究三维重建过程中配准的关键就是研究两站点云的配准,其可以直接影响到三维重建的精度。本文着重研究了三维点云数据的配准问题,其中主要做的工作包括如下几个方面:(1)介绍了地面三维激光扫描技术点云配准方法的分类以及误差的来源和点云配准传播模型。(2)从现有的各种配准算法中提出了本文所采用的配准算法。在本文中,采用的是先初始配准再精细配准,初始配准使用的是主方向贴合法,这种算法能够更快更精确的缩小两片点云数据之间的旋转与平移的错位,为后续的精细配准提供更加精确的配准数据;精细配准使用的是改进的ICP算法,在该ICP算法中,搜索最近点采用的是MATLAB中的内置函数delaunay,最优化解析使用的是SVD算法,通过该改进的ICP算法能够更快地迭代出最优配准参数。(3)本文首先运用Leica scanstation2型的地面三维激光扫描仪对测量楼三楼楼梯扶手和一个洗衣机进行了扫描,分别获得了两站和三站的三维点云数据,再使用所采集到的数据对本文所提出的算法进行验证。即分别使用这两组数据验证本文改进的ICP算法以及加入初始配准后的本文配准方法是否可行,并且与标准的ICP算法进行比较。实验结果表明,本文提出的配准算法在点云配准的精度和速度上都有了明显的提高。