逆向工程作为一项新兴技术在工业界的应用不断朝着更广泛更深入的方向推进,为社会生产带来了巨大的经济效益，对社会的发展和进步产生的影响越来越深远。数字几何处理（DGP）作为该项技术的重要理论支撑，已经得到学术界的高度关注。数字几何处理的主要任务就是对三维扫描设备获取的点云模型进行编辑处理等相关操作。本文主要对数字几何处理中的点云微分几何属性估计和点云模型简化进行深入研究。　　三维扫描获取的点云模型包含巨大的数据量和丰富的信息量，对后期的点云编辑处理带来很大困难，故对海量点云数据的简化就显得尤为重要。本文在开始简化任务之前先对点云微分几何属性估计做了深入研究。对于点云法向量估计，提出用二次曲线拟合的方法估计法向量，过代表点拟合多条二次曲线，利用这些二次曲线的切向量估计代表点的法向量。实验结果证明该方法对海量无规则点云，能够很好地保证法向量的估计精度和拓扑信息的一致性。对于点云曲率估计，本文提出利用共形几何代数的理论借助密切圆描述点云的局部曲率，用正弦函数和余弦函数叠加的形式建立曲率模型函数，可有效地估计点云曲率，并不需要对原始数据做过于复杂的预处理。最后针对给定简化率的点云简化问题，提出一种改进的全局聚类简化方法。该方法用聚类描述点云模型，建立目标函数控制简化点云的几何偏差，用贪心搜索算法在整个点云上搜索最优的聚类代表点以使目标函数值最小。经对该方法实验分析，发现可在指定简化率的情况下有效地简化点云，同时能够保留点云模型的局部细节特征，几何误差较小。