近年来,科学技术不断深入推进,原有的二维城市信息渐渐无法满足人们的需求,具有三维信息的数字城市建设应运而生。通过三维激光扫描技术能够高效地采集到高精度点云数据,进行三维模型的重建,在文物保护、城市规划、逆向工程等领域得到广泛应用。对三维物体扫描数字化重建,需要进行多个不同视点下扫描数据配准,确保重建的模型包含准确的细节信息,是扫描数据处理的重要过程。但随着数据量不断的增大,单一计算机进行处理的方式已经无法满足数据处理速度的要求,而并行计算方法可以进行较大数据量高效快速的处理,由此,结合并行运算技术对三维点云数据进行处理是一种有效的解决方案。基于以上背景,以三维点云数据的配准为研究点,利用数据的几何特性,对原始ICP算法进行一定的优化。进一步分析了配准方法的并行特性,结合现有并行设计方法,设计相应的配准方案进行不同视角数据的匹配。最后针对三维模型的快速可视化进行了讨论。主要研究工作如下:1)对多视点三维数据配准方法进行研究优化,利用点云几何特征构造初始匹配点对,不仅利用对应点的匹配信息,还兼顾了对应点邻近域的特征信息相似性。再将点对进行一定程度的简化,减少处理的数据量,快速消除点云模型之间的错位,之后利用ICP算法完成精细配准。通过实验验证,这一方法可以提高配准过程的运行效率和计算精度。2)利用PC集群可以进行高性能并行计算的特点,将配准方法与MPI并行程序相结合,将数据和程序进行并行分解,采用类似环形配准方案进行多个视点数据配准,探讨设计适合于多视点下点云数据的配准方法,以更高效快速的处理。3)三维模型的单机显示绘制加载缓慢,对三维模型构建了多层次细节模型,根据视点变化规律,结合距离选择法与偏心率选择法,对屏幕进行划分,按照划分方案对三维模型分层次加载,加速三维模型的快速可视化。