在大场景三维重建中,随着深度传感器与CCD技术不断发展,获得深度信息与颜色信息的手段也越来越成熟。而二者数据融合的结果直接影响后续纹理贴图的效果,进而影响整个三维模型的展示效果。目前较多的研究主要针对RGB-D深度传感器与普通相机的数据融合,而关于精度更高、测量距离更远的激光雷达与视场、景深更大的鱼眼相机之间数据融合的研究还比较有限。因此本文针对激光雷达与鱼眼相机之间数据融合的关键技术进行了研究。从机器视觉的角度理解激光雷达与鱼眼相机之间的数据融合问题,即为得到深度数据与颜色数据一对一、点对点的映射关系。而由于鱼眼相机非相似成像以及人为引入大量“桶形畸变”的特性,直接建立鱼眼相机坐标系与激光雷达坐标系之间的映射关系存在较大误差。因此本文提出在得到普通相机与鱼眼相机的双目位姿关系后,将鱼眼相机与激光雷达之间的位姿关系问题转换为普通相机与激光雷达位姿关系问题。本文首先完成普通相机与鱼眼相机之间双目标定。针对两种相机之间位姿标定,提出了一种新颖方法。由于普通相机与鱼眼相机成像模型以及畸变模型不同,现有的双目标定方法并不适用于二者。通过分析成像模型可知,普通相机与鱼眼相机的成像模型能根据入射角相同的关系互相转换。故可将普通相机拍摄的图像转换为模拟鱼眼图像。再基于双鱼眼标定模型,完成普通相机与鱼眼相机的双目标定从而统一二者的坐标系。其次,完成普通相机与激光雷达的位姿标定。然后,联合以上得到的两个位姿关系,统一鱼眼相机与激光雷达之间的坐标系,从而建立深度数据与彩色数据的映射关系。最后,利用此映射关系完成360°全场景数据融合。本文将水平360°的彩色全景数据与水平360°的深度数据进行融合并可视化,验证了建立的激光雷达与鱼眼相机之间映射关系的准确性。从而为激光雷达与鱼眼相机在大场景三维重建领域中的应用提供了可行的技术途径。