1、反求工程中，由三維測距儀獲取的點云常常存在空洞，給后期的幾何建模工作帶來很大的困難。本文在已有的邊界提取與曲面重建方法的基礎上，提出了一種基于點模型的點云空洞檢測與修復方案，關鍵技術如下： （1）提出了一種節(jié)省內存的K最近鄰算法，該方法通過一種壓縮式KD樹結構，可極大減少運行時所需的內存空間，同時提供與經典KD樹基本相當?shù)乃阉餍省?（2）改進了一種基于點模型的點云邊界提取算法，對原算法由于參數(shù)設置不當產生的誤提問題進行

2、了修正，改進后的方法可自動提取點云的內外邊界，并自動剔除非邊界點。 （3）將一種改進的支持向量回歸（Support Vector Regression，SVR）算法引入空洞修復問題，通過采用核向量機（Core Vector Machine，CVM）解決了SVR復雜度過高的問題。以該SVR估計空洞區(qū)域所服從的隱式曲面，并通過重采樣最終實現(xiàn)空洞修復。 實驗結果表明，本文提出的邊界檢測與修復算法，能夠自動提取點云中的內外邊界，