城市是一个地区的经济、文化、信息和政治的中心,是人类文明的辐射源和聚集地,因此城市的信息化成为全球信息化的核心。建筑物是城市的重要组成部分,它们的信息在城市建设中发挥着越来越重要的作用,如城市规划、移动通信组网、灾害事故管理、噪音和大气污染分析以及文化遗产的保护等等。尤其是在城市建设迅猛发展的今天,城市建筑物不断发生变化。因此在城市地形图的快速更新和建筑物的三维重建中,极其重要的一项工作就是城市建筑物的快速提取。机载LiDAR作为一种新型的对地观测技术,具有传统遥感影像所不具备的特色,能够直接获取地物的三维信息。LiDAR点云具有较高的垂直精度(15-30cm),数据处理的自动化程度高,但其水平精度通常较低,同时缺乏纹理和结构信息,虽然单独利用机载LiDAR点云提取建筑物自动化程度高,但其提取的建筑物轮廓误差较大。而航空正射影像具有丰富的纹理和结构信息,具有较高的水平精度(可达厘米级),提取的建筑物具有较高的精度,然而其难以自动化处理,仍需必要的人工干预。本文主要研究目标是以LiDAR点云提取的初始建筑物作为先验知识,辅助高分辨率DOM提取建筑物,从而实现自动、准确提取建筑物的目的。本文主要的研究内容和创新之处在于：(1)总结了建筑物提取的国内外研究现状,指出了建筑物提取还有待进一步解决的的关键问题；(2)在分析遥感影像中常用的边缘检测算子所存在问题的基础上,深入研究和分析了Gabor小波。针对Gabor小波计算复杂、处理速度慢导致其难以应用在大图幅的遥感影像处理的问题,提出了两种基于Gabor小波的快速边缘检测方法：一种是基于FFTW(西方快速傅里叶变换)的并行Gabor小波快速边缘检测方法,思路是采用FFTW将数据和Gabor小波卷积模板转换到频率域,在频率域中做乘积运算；另一种是根据Gabor小波虚部关于原点对称的特性,提出一种并行简化Gabor小波方法,将Gabor小波量化为不同级别,从而生成简单的对称模板,并对两个频率4个方向的简化Gabor小波做8线程的并行运算,从而极大的提高边缘检测速度；(3)在研究比较常用的数学形态学和平面拟合法提取DEM的基础上,提出了一种基于Mean-Shift的快速DEM生成技术方法。在此基础上生成规则化数字表面模型(nDSM),然后综合利用高程、面积、数学形态学等多种滤波方法检测出建筑物；(4)针对LiDAR点云中检测出的建筑物点具有不规则、随机分布的特点,在研究Douglas-Peuker算法和管子算法的基础上,提出了一种基于最小二乘拟合的管子算法并对其做线性化处理,提高了线性化建筑物的精度；(5)提出了利用点云建筑物轮廓线段位置、方向两种信息辅助下的DOM中建筑物轮廓线提取方法。该方法采用并行简化Gabor小波进行带方向的边缘检测,同时约束标准霍夫变换,从而检出候选线段在极坐标下的方向信息,然后利用最小图元的边缘连接方案,快速生成DOM中的候选线段集；(6)对于DOM中生成的建筑物候选线段集,提出了一种基于LiDAR点云密度分析的轮廓筛选方法,实现了建筑物轮廓的精确提取。