无论在军事还是民用应用领域,条纹管激光三维成像都具有比较高的应用价值,尤其是在非扫描式激光成像方面。其主要的核心器件,皮秒扫描相机更因为其分辨率高、响应时间短、灵敏度高等特点,在激光成像方面具有很大的优势。本文的目的是使用皮秒扫描相机作为激光三维成像的核心器件,建立一套激光雷达三维重建系统,其中核心元件皮秒相机,也是遵循条纹管的工作管理。我们经过自主研发,建立了一套皮秒扫描相机三维成像系统,并获得原始条纹数据。本文研究包括分析验证条纹管原理及其成像特点、皮秒扫描相机所获取图像的去噪和增强算法的研究、去噪后条纹图像数据提取算法的研究等。本文首先分析了条纹管的工作原理及成像特点,并详细阐述了皮秒扫描相机的工作原理。由于皮秒相机是在当单狭缝条纹管的基础上加入CCD和其他电路模块组合而成,所以我们可以用条纹管的工作原理来指导并帮助我们建立整套系统。之后分析了噪声对获得的条纹图像和最后重建结果的影响,并设计了合适的滤波方法。论文提出了一种新颖的对皮秒扫描相机所获取图像的去噪算法。由于皮秒扫描相机所获图像的噪声来源很复杂,普通的频域去噪算法对噪声的抑制效果不好,在去除噪声的同时也模糊了图像中的细节信息,无法达到条纹图像特征数据提取的要求。条纹图像的数据处理过程要求在去除噪声的同时保留原始图像中的条纹细节,并增强条纹的边界,同时要求算法有较低的时间复杂度。论文通过分析现已有的边界保持滤波算法如双边滤波、自适应双边滤波、引导滤波、高斯滤波、变换域滤波、三维块匹配算法、非局部平均算法等,提出了一种自适应高斯引导滤波算法。该算法较好的解决的条纹图像中条纹模糊的问题,去除噪声的同时增强了图像的边界和细节,并且该算法还利用高斯迭代滤波的算法来减低时间复杂度,经过验证本算法的时间复杂度为O(N) 。论文还提出了经去噪增强处理后的条纹图像数据提取算法。利用条纹图像上的横线和纵向的偏移量,可以提取出条纹的强度和距离信息,进而计算出目标物体对应点间的实际距离和偏差,重建出原物体的强度像和距离像。