在针对大型物体及室内大场景的三维重建中,激光雷达深度传感器以便捷、高精度等优点在三维信息获取中被广泛应用。将深度传感器获取的三维信息与CCD（Charge-Coupled Device）相机获取的彩色图像信息进行纹理贴合可生成三维彩色模型,其广泛应用于文物展览、无人驾驶、房屋租赁等领域。对深度传感器和CCD相机进行位姿标定,获取两传感器的空间相对位姿关系是进行信息准确融合的重要前提。然而由于数据的异构性,很难直接建立深度数据和彩色纹理信息之间的联系。传统的标定方法大多基于特殊设计的标靶,收集数据冗余,标定流程复杂。针对以上问题,本文提出了一种CCD相机与激光雷达空间位姿标定新方法,即在自然场景中利用激光雷达的强度信息进行传感器间空间位姿的标定。具体来讲,论文主要工作包括以下几个方面:首先,设计了激光雷达扫描系统校准内参的方法。利用点云模型的局部平面特征建立数学约束,结合实物实验完成校准。通过与激光测距仪进行对比测距,对参数准确性进行了定量分析验证。为后续CCD相机与激光雷达空间位姿标定的工作奠定基础。其次,采用激光雷达的强度信息解决不同信息之间数据异构的问题。利用中值滤波对点云进行降噪处理,通过中心透视投影模型将三维点云映射到二维网格中,利用强度信息进行灰度拉伸插值到像素坐标生成灰度图。此外,基于尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform,SIFT）算法提取灰度图和相机拍摄图片的特征点,建立图片像素点与激光雷达点云之间的联系。最后,将得到的特征点进行数据优化,根据建立的转换模型解算空间位姿参数。实验结果表明本文提出的空间位姿标定方法重投影误差为2.3个像素,实验对比验证了该方法的有效性与精度。通过分析点云与彩色信息融合的三维场景模型,定性评估了相机与激光雷达位姿标定结果的准确性,为CCD相机与激光雷达采集系统在大场景三维重建等应用领域中提供了可行的技术方案。