El entorno de las estaciones de esquí suele ser complejo y cambiante, y hay pocos objetos característicos en el fondo, lo que crea muchas dificultades para el registro de conjuntos de datos de nubes de puntos de estaciones de esquí. Sin embargo, en el algoritmo tradicional de punto más cercano iterativo (ICP), dos puntos necesitan tener buenas posiciones iniciales, de lo contrario, es fácil quedar atrapado en optimizaciones locales durante el registro. Con el objetivo de resolver este problema, de acuerdo con las características topográficas de las estaciones de esquí, este artículo propone un método de registro grueso de estaciones de esquí basado en la extracción y el emparejamiento entre puntos de características para ajustar la posición inicial de dos nubes de puntos. En primer lugar, se extraen los puntos de características de la parte común de los conjuntos de datos de nubes de puntos basándose en el algoritmo SIFT; en segundo lugar, se utiliza la distancia euclidiana entre los vectores normales de las características como condición de emparejamiento para completar el emparejamiento entre los puntos de características en los conjuntos de datos de nubes de puntos; luego, el par de puntos de características se purifica utilizando el ángulo incluido del vector normal; finalmente, en el proceso de registro grueso, se resuelven la matriz de rotación y el vector de traducción entre las nubes de puntos mediante el método de cuaterniones unitarios. Los experimentos demuestran que el método de registro grueso propuesto, basado en el vector normal de los puntos de características, es útil para la finalización fluida del posterior proceso de registro fino, evita el fenómeno de caer en la optimización local y completa de manera efectiva el registro de nubes de puntos de estaciones de esquí.