点云精化（point cloud refinement），工学-测绘学-遥感-激光遥感-点云，提高点云数据质量或视觉效果的处理技术。常用于利用点云生成三维模型，或者对点云进行可视化渲染。原始点云常常受传感器性能、观测目标光学特性、背景环境、观测视角导致的地物遮挡等因素影响而容易产生诸如噪声、欠采样、粗糙表面、空洞、裂缝及跳跃边界等数据质量或视觉效果问题。通过使用特定的数据处理方法，或者借助辅助数据资料，可以使上述问题得到有效缓解。例如，以激光点云为基本数据源，结合高分辨率影像的多视密集匹配技术获取的目标三维几何信息，可以弥补激光扫描仪离散采样对边缘描述不足、弱反射区无点云的问题，能够使点云模型中被测目标几何形状、色彩等特征得到显著复原或增强。根据处理的实时性，又可以分为在线处理和离线处理两种方式。在线处理主要面向点云或基于点云的三维模型实时视觉效果的改善；离线处理主要面向点云数据质量的提升，进而改善点云或基于点云的三维模型视觉效果。实时点云精化主要用于改善点云或基于点云的三维模型实时渲染效果。