三维激光点云可以对目标物体的三维空间坐标以及强度等信息进行表达,但是不具备真实的颜色、纹理等信息;而高清影像具有丰富的光谱、颜色和纹理信息,但不包括目标物体的高程、位置以及强度等信息。将三维激光点云与高清影像进行配准,能够弥补单一数据存在的不足,实现二者优势互补,使之在更多的研究和应用领域发挥更大的作用。由于两种数据在获取方式、组织结构以及坐标系统等方面有较大的差别,所以在执行配准时,对以下内容开展研究工作:（1）以三维激光点云为基准的影像点云尺度估计。三维激光点云和影像点云是两种异源数据,二者之间存在尺度差异。为使二者在尺度上统一,在对Scale ratio ICP算法分析复现的基础上,提出模型网格分辨率方法进行解决。由于三维激光点云可以反映物体的实际尺度,因此以三维激光点云为基准,采用所提方法对影像点云进行尺度估计。（2）三维激光点云与影像点云配准。本研究将三维激光点云与高清影像的配准转换为三维激光点云与影像点云配准,所以在尺度统一的基础上,运用4PCS（4-Points Congruent Sets Algorithm,4PCS）和ICP（Iterative Closest Point,ICP）相结合的配准方法实现三维激光点云与尺度转换后的影像点云配准。（3）尺度计算结果及配准精度评价。提出利用相对误差和均方根误差评价指标分别对尺度计算结果和配准精度进行量化评价,并分析二者的关系,在此基础上对尺度计算结果和配准结果进行动态调整,以实现最优尺度计算结果和最佳配准效果。为验证整体技术流程的可行性以及所提方法的准确性和健壮性,分别使用其他研究团队提供的相关数据以及本课题组实际采集的数据进行实验分析。实验结果表明,所提出的模型网格分辨率方法能够完成点云初始尺度估计,并且可以通过动态调整方法确定最优尺度;在利用尺度计算结果对影像点云进行尺度转换的基础上,通过4PCS算法和ICP算法相结合的方式能够实现三维激光点云与影像点云配准;相对误差和均方根误差评价指标能够对尺度计算结果以及配准精度进行量化评价,并且在确定最优尺度和最佳配准结果时可以发挥重要作用。