在逆向工程中，三维表面重构技术具有广泛的应用前景，通用高效的三维表面重构算法的研究是当今十分重要的课题之一，特别是对采集的数据点是散乱的更为迫切需要研究。 本论文主要从两方面来进行三维表面重构算法的研究，一种是基于三角网格的形式的划分方法为基础，提出来的“基于散乱数据三维表面重构算法的研究”，另一种是基于矩形域上而提出来的“拟均匀细分曲面方法进行曲面重构”。 在“基于散乱数据三维表面算法的研究”这一章中，首先通过八叉树的数据结构的算法对三维散乱数据进行处理，然后再确定邻点和微切平面，最后用三角网格化的方法完成三维物体表面重构。通过实例表明该算法大大加快了散乱数据点群的重构速度，而且能够较为真实的重构出曲面模型。 我们在充分利用均匀Catmull-Clark细分曲面方法与非均匀Catmull-Clark细分曲面方法优点的基础上提出“拟均匀细分曲面方法进行曲面重构”方法，并且提出了最小内角之和最大的原则，作为非均匀细分到均匀细分的过渡的判定准则。通过对曲面参数化的分析、计算，得到了特征点附近的任意子面片的参数化格式。该方法在计算时不需要递归的细分控制网格，所以可以有效、快捷和精确的计算整个子面片。另外，得到的参数化格式可以计算曲面在除(0，0)点外的任意参数处的任意阶导数的精确值。
