条纹管激光成像雷达是一种基于变像管扫描测量技术的新型激光三维成像雷达,在军事领域有着非常大的需求。研制条纹管激光成像雷达是国家战略高技术领域的需求。传统意义上的激光雷达很难对有一定景深而对比度小的目标进行识别,而条纹管激光成像雷达的每个激光脉冲覆盖面积大,其搜索效率远远高于非成像激光雷达,是一种可以在探测器和目标物同时移动的情况下进行瞬时成像的系统。可以对丛林和夜幕掩护下的目标进行有效识别。论文以条纹管激光雷达系统硬件和目标三维重构算法研究为主线,进行了条纹管相机激光成像雷达构建与测试,条纹图像噪声抑制,目标三维重构快速算法,条纹图像几何畸变校正,压缩感知成像质量提升研究工作。主要工作内容包括以下几个方面:建立了一套以皮秒条纹相机为接收器的激光雷达成像系统,进行激光雷达探测实验,获得了实测的目标条纹图像数据。制造一台激光雷达专用皮秒可见光条纹相机。条纹管相机为激光雷达成像系统的核心设备,条纹管扫描电路,利用电路实验测试平台,测试扫描电路的各项参数,工程应用表明所设计的扫描电路安全可靠。建立了条纹相机静态和动态两套实验平台,检测和标定条纹相机静态和动态两个工作模式下的各项参数指标。分析条纹相机静态和动态模式下不同离轴距离的空间调制函数、极限空间分辨率和全屏的极限空间分辨率。提出基于抽样和图像插值方法的目标三维重构快速算法,通过分析抽样率与目标三维重构的时间、目标三维重构矩阵相似度三者的关系,验证目标三维重构快速算法的有效性。当抽样率为4%时,对于探测距离为7米目标,抽样双线性插值法比原峰值探测重构法速度提高2.5倍,三维重构矩阵的相关系数0.93,抽样最近邻插值重构法比原峰值探测重构法速度提高3.4倍,三维重构矩阵的相关系数为0.92;对于探测距离为706米的目标,抽样双线性插值法比原重构法速度提高约3.3倍,三维重构矩阵的相关系数0.99,抽样最近邻插值重构法比原峰值探测重构法速度提高4.5倍,三维重构矩阵的相关系数为0.98;重构的条纹图像帧数越多,重构速度提高效果越明显,同时抽样插值法还有一定的噪声抑制效果。提出了以目标三维重构效果为评价方法条纹图像去噪研究方法。分析激光雷达成像系统的噪声特点,条纹图像去噪不是为追求视觉效果,而是为了提取峰值特征。进行多种滤波算法条纹图像的去噪的实验比较,实验证明全变分滤波算法去噪效果好,均值滤波去噪效率高,综合评价,中值滤波对条纹图像的滤波效果最优。提出条纹管相机成像的畸变和校正的数学模型。分析条纹管物点的像差方程,由于离轴距离不同的物点其放大倍率不一样,导致物面荧光屏上获得到的图像发生畸变,球面光学系统的校正模型与同心球成像系统的畸变模型匹配。畸变的测试图像校正后,几何径向畸变率从14.7%降到1.23%,图像边缘亮度（灰度值）提高了28.2%,实验表明提出的校正模型可以校正条纹管相机成像畸变。用上述的畸变校正算法处理激光雷达近距离目标条纹图像,校正后的目标距离计算值的相对误差降低。提出阈值化压缩感知重构方法改善条纹相机场曲引起的散焦。首先阈值化条纹图像,采用全变分正则化压缩感知重构算法,哈达玛测量矩阵,静态和动态条纹图像平均对比度提升3%以上。通过压缩感知重构后目标条纹图像获得的目标距离计算值相对误差减小。