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从三维点云数据中提取实物的边界特征点,在以计算机视觉为基础的数字化曲面重建过程中有非常重要的意义。为提高精度,重建之前,必须对通过各种方法获得的大量原始散乱数据进行除噪及精简处理。基于此,提出了一种基于小波变换的激光测量扫描边界特征点提取算法,我们通过严格的理论推导,构造了一种类似mexh小波的小波基来对两种边界特征点进行检测。多次实验结果显示:该算法有效地避免了噪声和冗余数据的干扰,较精确地定位到了边界特征点,通过重建原始数据,准确地提取了三维实体的外型轮廓,同时也为实现冗余数据的精简提供了一种新