摘要：自上世纪90年代三维激光扫描技术出现开始，三维模型重建一直广泛的应用于各个行业。在实际生产中，点云数据量大、密度高等特点导致数据传输不便、处理效率低。如何在简化点云数据的同时，保留其特征信息，保证三维模型重建精度成为点云数据处理的重点，常规曲率简化法，估算点云曲率值，通过设置阈值达到简化目的，本文根据曲率值大小对点云数据分类，不同类别采用不同简化率，以达到保留点云更多特征信息。简化结果对比表明：本文简化方法能较好的简化点云数据，整体简化率达到55%，相比常规曲率法，重建的三维模型保留原始模型的特征信息，更贴近原始模型，明显优于常规曲率法。

关键词：三维模型重建;点云数据;曲率;点云简化

1 引言

近年来，随着计算机视觉技术、现代测绘技术，信息处理技术发展和计算机硬件的不断提升，三维模型的重建已经成为各个领域的热门研究方向[1]。三维模型重建是将物体的点云数据利用计算机技术构建初始三维模型，再结合拍摄的高分辨照片纹理贴图，最后得到反映物体真实形态的三维模型。点云数据作为三维重建中重要的基础数据，其具有高精度、数据量大、点密度高等特点。

在实际生产中，大量冗杂的点云数据既不方便传输，也导致计算机运算效率偏低。常规点云简化方法虽然能减少点云数据量，但会丢失点云原始特征信息，甚至导致重建失败。因此，研究点云简化理论并且提出一个高效的、可行的简化方法，在实际生产中具有重要意义。……