Gm-APD激光雷达因其探测灵敏度高、距离分辨率高、方便集成等特点成为现今一大热门研究领域,但通常其距离像的空间分辨率低,ICCD激光雷达强度像的空间分辨率高。为了提高Gm-APD距离像的空间分辨率,本课题通过搭建Gm-APD激光雷达和ICCD激光雷达双波长复合成像系统采集低分辨距离像和高分辨强度像,研究了区域相似度引导超分辨三维重构算法,该算法利用ICCD强度像的高空间分辨率优势引导低空间分辨率的Gm-APD距离像重构生成高空间分辨率的Gm-APD距离像。针对该算法的区域相似度引导项的标准差不可控和重构像边缘模糊两大不足,本文在此基础上提出了改进的图像引导超分辨三维重构算法。首先,调研了图像超分辨三维重构算法的研究现状,通过对国内外研究现状的分析,将区域相似度引导的图像引导算法作为本文的主要研究方向。因此,本文研究了区域相似度引导的图像引导算法原理,通过详细地公式推导获得了该算法最优化目标方程的解析解,同时研究了无参考图像质量评价指标和有参考图像质量评价指标以评估超分辨重构图像质量。进一步使用双三次插值、标准图像引导算法、引导滤波、TGV和区域相似度引导的图像引导算法对仿真数据和真实雷达数据进行超分辨重构处理,利用主观视觉效果和图像质量评价指标评估各算法的性能,分析了区域相似度引导的图像引导算法的优势和两个不足之处,优势在于通过对仿真数据的重构结果进行研究,发现区域相似度引导的图像引导算法重构像最清晰、边缘最锐利,且纹理复制现象少,获得了最佳的主观视觉效果和最优的指标表现,不足之处在于区域相似度引导项的标准差不可控导致重构质量不稳定,且重构像边缘模糊。其次,针对重构像边缘模糊的问题,本文提出了高斯核函数标准差自适应化、基于局部内容感知的范数模型构建、基于分区域插值的高分辨距离引导图像和超像素分割边缘惩罚引导项四项算法改进;针对区域相似度引导项的标准差不可控的问题,本文提出了可控高斯核函数的区域相似度引导项。本文使用迭代加权最小二乘法求解改进后算法的最优解,通过详细地公式推导获得了最优化方程的迭代解析解。进一步使用仿真数据,通过主观视觉效果和有参考图像质量客观评价指标对每项改进后的算法进行性能验证,并利用双三次插值、引导滤波、TGV、标准图像引导算法、区域相似度引导的图像引导算法和综合所有改进的图像引导算法对仿真数据进行超分辨重构处理,结果表明本文提出的改进算法重构像较其他算法清晰度更高、边缘更锐利、纹理复制现象更少,且指标表现最优,本文算法较其他算法,RMSE最高提升72%,SSIM最高提升7%。最后,搭建了双波长激光雷达复合成像系统,通过对成像系统采集图像进行预处理获得了低分辨Gm-APD距离像和高分辨ICCD强度像。进一步使用雷达图像,通过主观视觉效果和无参考图像质量客观评价指标对每项改进后的算法进行性能验证,并利用双三次插值、引导滤波、TGV、标准图像引导算法、区域相似度引导的图像引导算法和综合所有改进的图像引导算法对雷达图像进行超分辨重构处理,结果表明本文提出的改进算法重构像较其他算法边缘更锐利,指标表现更优,本文算法较其他算法,Brenner梯度最高提升151%,能量梯度最高提升357%,Laplacian梯度最高提升31%,提升幅度明显。