三维建模在虚拟现实、文物保护、娱乐领域等等方面有着广泛的应用。所以近年来，三维建模技术及其相关领域，如三维数据的获取等，都取得了长足进展。目前，最流行的三维数据获方法是使用三维激光扫描仪对现实物体进行扫描。得到的数据是三维物体表面所有采样点在空间中的三维坐标，我们称之为点云数据。随着三维激光扫描技术的进步，我们对现实物体进行数据采集已经变得越来越方便和精确。与此同时，我们获得的三维点云数据却变得越来越庞大和复杂，难以处理。 本文定义了一种新的数据结构——伞状网格，用来重建由致密的点云数据表达的三维物体和场景。伞状网格是对数据几何特征的一种分段线形拟合，可以作为重建三维点云数据的基本几何元素，并且在重建效果和计算量之间取得了一个平衡点。在我们的方法中，为了使得到的伞状网格的几何形状更为规律，我们对其进行了规整化。此外，我们还建立了一种三层的树形数据结构称之为三角形选择记录(TSR)，我们用它来去除冗余和部分有拓扑错误的三角形。而在对使用三维激光扫描仪得到的原始点云数据进行重建时，我们还需要做平滑处理以去除噪声对结果的影响。 在此基础上，我们还提出了基于伞状网格的点云数据简化算法。该算法可以很方便快速地实现对大规模点云数据进行重建和绘制。在一个全局误差的控制下，我们的算法试图用最少的伞状网格来表达整个模型表面。我们还定义了一种新的误差度量方式，用来数量化地表示简化后伞状网格对模型表面的近似精度。与基于Splats的点云数据简化方法相比，在同样的表面近似精度下，伞状网格拥有更高的简化率。 实验显示，基于伞状网格的重建和简化方法是快速高效的，尤其对于实际扫描得到的大规模场景数据，是很好的重建方法。 最后，本文还在伞状网格与隐函数结合方面进行了探索和尝试，取得了一些初步结果。