机载LIDAR技术是一种非常先进的测绘技术，现已成为地理空间信息获取的重要手段，广泛应用于城市三维建模、海岸带保护等领域。相对于传统的航空摄影测量方法，它具有作业周期短、生产费用低、获取的数据精度高的优势，但同时其生成的点云数据是离散的、密度不一的，而且无法直接获取地表真实的纹理信息，给地物的分类与识别带来一定的难度。然而，高分辨率的CCD影像数据能够提供目标地物点的颜色和纹理等表面语义信息，这正好与LIDAR点云数据形成互补。与影像数据进行融合后的点云不仅具有高程和位置信息，还能表达地物点的RGB颜色信息。这对机载激光点云在可视化和后期数据处理方面的应用具有重要的意义。本文首先介绍了点云和CCD影像数据的获取原理，并且对CCD相机的成像模型进行了详细的阐述。然后在分析和总结国内外点云与CCD影像数据融合算法的基础上，设计了两种不同的融合算法。1）对于经过内参数标定的相机，根据相机采集的图像序列运动信息中的旋转矩阵可以解算出一组旋转角序列，将该序列与机载IMU设备获得的姿态角序列进行匹配，找出它们之间的对应关系，然后将IMU和GPS设备输出的角度和高度信息作为相机外参数，依据共线方程理论完成点云与影像数据的融合；2）对于没有标定的相机，先对影像数据进行拼接处理，然后基于摄影测量中的直接线性变换算法（DLT）理论，利用点云和拼接后的影像数据中对应的同名点解算DLT方程系数，最后将影像中的RGB信息赋给对应的点云，从而实现了融合。本文重点研究了机载激光点云与影像数据融合算法，并通过实验验证了文中设计的两种融合方案，且都取得了很好地效果。经过影像融合后的点云能清晰的辨别目标物，这也给点云后续的数据处理奠定了基础。