三维激光扫描技术是一门新兴的数据获取技术,其在文物修复,数字城市,逆向工程中扮演着极为重要的角色。然而,在实际测量中,利用三维激光扫描仪只能获取物体某一视角的数据。所以,点云数据配准作为三维点云数据处理中极为重要的一环,能够将不同视角所获取的数据通过一系列的计算转换到同一坐标系下,从而获取物体的完整点云数据。点云数据配准的效果的好坏,将直接影响到其它后续的处理。传统的点云配准方法存在着消耗时间过多,配准效率不高的问题,所以,通过比较不同方法来提取特征点的效果并比较和分析提取特征点后再进行配准的结果,是本文的研究重点。点云数据特征点是最基本并且保留了几何特性和纹理特征的特征基元,坐标系的改变并不会使其发生变化。而通过比较不同的方法提取点云数据中的特征点,可以在减少计算量的前提下,保留点云的几何特征。本文主要研究成果如下:(1)叙述了点云初始配准与精确配准时的传统方法,对其进行分析和比较。(2)研究点云特征点提取的方法,通过分别计算点云的法向量、曲率以及体积积分不变量,提取出铁饼与龙模型的特征点,对其结果进行进一步的分析,研究三种方法的优缺点及适用性。(3)利用法向量、曲率以及体积积分不变量这三种几何特征,将初始配准后的点云进行特征点提取,再将提取特征点后的点云利用迭代最近点算法进行精确配准。将配准结果与传统的ICP算法进行比较,对结果进行分析。同时,根据点云的数量的不同,对其适用性进行更深一步的探讨。