本研究聚焦于利用点云数据进行高效的三维建模和重构技术探讨，旨在提高模型精度及处理效率。
文章的第二章从三维激光扫描数据的特点入手，介绍了数据处理的基本流程，并重点阐述了预处理的内容。首先，使用FARO Laser Scanner 880配套软件FARO Scene和商业软件Geomagic Studio对点云数据进行去噪的方法步骤进行了介绍；其次，详细说明了多站数据配准的理论以及几种重要算法：有靶控制的点云配准方法、ICP（迭代最近点）算法和四元数法，并总结了这些方法的特点。
第三章主要研究基于塑像三维点云数据进行模型重建的技术。鉴于塑像表面不规则，选择了逐点插入法构建空间三维网格来对塑像点云建模；同时，考虑到三维激光扫描数据量大的特点，提出了一种基于非均匀网格的算法以压缩点云数据，在减少数据量的同时保留了扫描对象的关键特征。
第四章选取贝多芬头像作为扫描对象，并设计出合理的实验方案获取其塑像点云。随后对这些原始数据进行了去噪、配准和网格化处理，验证了文中提到的三维建模流程的有效性；同时实现了数据压缩并取得了良好的效果。
5星
