三维重建技术是近年来新兴技术之一,应用极为广泛,在工业、医学乃至生活娱乐等各个领域都有所应用。三维重建的意义在于能够重构三维物体,以一种最直观的方式呈现给人们。对从不同视角获得的数据进行三维重建时,需要将这些点云数据变换到同一坐标系下,这个过程就是点云配准。但是,传统的三维重建方法无法理想地得到狭窄、密闭、光照差且含有大量重复区域的三维物体的内部重建结果。所以,本文对这种室内环境的三维重建问题提出了针对性的方法。Kinect是近年来三维重建研究中常用到的设备,它具有轻便小巧、易于操作的特点。本文使用Kinect获取了大量的点云数据,并对点云数据进行平滑等预处理操作。利用传统的迭代最近点(ICP,Iterative Closest Point)算法进行点云配准时,容易产生局部最优解或者结构不闭合的问题。为解决该问题,本文提出了基于微型电子机械系统(MEMS,Micro-Electro-Mechanical System)的三维点云配准算法。该算法借助角度传感器获取扫描点云时的角度信息,计算得到点云配准时旋转变换矩阵的初始解,从而避免算法陷入局部最优解。同时,又提出了基于全局优化的三维点云配准算法,算法采用全局优化的方法来减少累积误差,从而减轻由误差引起的结构性配准错误。实验结果证明,面对较为复杂的环境重建,本文提出的方法能够较为有效的完成三维重建。