三维激光扫描系统采集的数据为点云数据，点云数据处理一般包含下面几个步骤：噪声去除、多视对齐、数据精简、曲面重构。

　　噪声去除指除去点云数据中扫描对象之外的数据。在扫描过程中，由于某些环境因素的影响，比如移动的车辆、行人及树木等，也会被扫描仪采集。这些数据在后处理就要删除。

　　多视对齐其指由于被测件过大或形状复杂，扫描时往往不能一次测出所有数据，而需要从不同位置、多视角进行多次扫描，这些点云就需要对齐、拼接称为多视对齐。点云对齐、拼接可以通过在物体表面布设同名控制点来实现。多视对齐的实质是计算满足如下目标函数的旋转和平移变换矩阵R，T：

　　其中，pi，qi为需对齐的点云，上式是一个高度非线性问题。点云对齐的研究主要集中于寻求该问题的raybet最佳电子竞技平台快速有效的求解方法。其中最著名的是Basl和Mokay于1992年提出的ICP算法。

　　点云的数据精简指的是由于点云数据是海量数据，在不影响曲面重构和保持一定精度的情况下需要对数据进行精简。常用的精简方法可采用下列方式：平均精简原点云中每n个点保留1个；按距离精简删除一些点后使保留的点云中点与点间的距离均大于某值。

　　为了真实地还原扫描日标的本来面日，需要将扫描数据用准确的曲面表示出来，这个过程叫曲面重构。曲面常见表示种类有：三角形网格，细分曲面，明确的函数表示，暗含的函数表示，参数曲面，张量积B样条曲面，NURBS曲面，曲化的面片等。

　　经过曲面重构后，就可以进行三维建模，还原扫描日标的本来面日。点云数据处理步骤基本完成，可以应用点云数据来解决问题。