飞行时间三维成像法作为三维成像的重要研究方法之一,具有高精度、高帧率、测量距离弹性大的优点。因此使用飞行时间法进行三维成像具有广泛的应用场景,其中目标提取作为其他应用的前提,就是通过计算从三维图像中提取出感兴趣的目标前景。由于飞行时间三维成像法应用于商业化及家庭服务的时间较晚,并且仅利用点云空间位置信息提取目标难度较大,所以目前点云目标提取方法较少。因此本文开展了一种基于飞行时间法将点云的位置信息与强度信息相关联的复杂目标物提取算法研究,完成了以下三个方面的工作:1.本文提出了一种利用点云位置信息与强度信息相关联的特点进行点云目标提取的方法。该方法首先利用点云强度信息,在强度图像中划分出目标区域范围,再将目标区域范围映射至点云三维位置信息中,最后通过基于高斯均值的K近邻点云滤波算法去除噪声,得到目标点云;2.本文研究了To F深度成像的基本原理,通过分析TI的To F相机产生深度误差的原因提出了基于直角几何关系的深度校正方法;3.本文提出一种基于高斯均值的K近邻点云滤波算法用来滤除点云数据中的离群点,在仿真实验中,利用五个公开的点云数据加噪声处理,证明算法的鲁棒性,并且证明以高斯均值作为K近邻邻域大小具有比传统人工输入更优秀的效果,错误率低于1.5%,质心偏移量低于0.1mm。同时通过对比传统三维滤波方法证明其更好的适用性。