三维重建技术广泛运用于逆向工程、文物数字化保存、3D动画等领域,而且随着数字化技术和计算机技术的发展,需求越来越多。点云的配准是三维重建的关键技术之一,全自动配准算法因为稳定性差、配准速度慢在应用中受到了限制。目前商业产品中都采用手动配准、在重建物体上贴标志点、或者标定相对运动的方法来实现点集的配准。本文为开发3D激光扫描仪,研究开发了点云的自动配准方法,从全局配准和局部配准两方面进行深入研究,提出高精度、快速收敛、较为鲁棒的自动配准方案。全局配准解决任意位置的点集粗配准问题,为局部配准提供初值。本文采用Mitra提出的四点算法实现了鲁棒的全局配准,四点算法采用RANSAC机制,运用在同一平面上的四点,其对角线交点分得的线段比例在刚体变换下是不变量的特征,提高了算法速度。对于重叠区域较小、曲面对称性较强的点集匹配,采用手动配准结果作为局部匹配的初值。局部匹配需要预估两个点集间的位姿,以实现精确的配准,ICP算法是其中的经典算法之一。本文首先比较了ICP算法中各种改进策略对ICP性能的影响。结合Hong-Tan算法,本文提出了HT-ICP算法,改善了ICP的精度、收敛速度、收敛域。借鉴Kwang-Ho Bae的GP-ICP算法,提出了GHT-ICP算法,在一定程度扩大了HT-ICP算法的收敛域,提高了自动算法的鲁棒性。实验结果表明,自动配准算法对重叠区域超过40%的点集配准都能够获得精确的结果。配以手动配准提供初值,能够完全解决点集配准问题。