机载LiDAR（Light DetectionAnd Ranging）测量技术作为地球空间信息采集与处理的有效手段，是对传统摄影测量方法的有效补充。本文围绕机载LiDAR点云数据滤波及辅助影像匹配等关键技术进行研究，一方面，研究点云数据预处理的相关内容及数据滤波的算法；另一方面，从机载LiDAR测量技术的应用角度出发，提出一种利用点云数据辅助影像匹配的方案。论文完成的主要工作如下：1、研究机载LiDAR点云数据预处理技术。比较了4种点云数据组织方式的组织效率，实验证明虚拟格网的方法组织效率最高；研究一种基于高程频数的粗差剔除方法，实验证明该方法能够有效剔除粗差，达到数据预处理目的。2、在分析了原始算法的原理与不足的基础上，采用高程最低点筛选策略，提出一种改进的多级移动曲面拟合滤波算法，实验证明该算法有效地避免了原始算法在遇到大型建筑物时产生的滤波误差，达到改进效果。3、提出基于伪扫描线的数学形态学滤波算法。该算法将原始离散点云分别进行行列方向“Z”字型排列，在此基础上运用数学形态学原理完成滤波过程，实验测试了该算法的滤波性能，并证明了该算法较基于虚拟格网的方法具有更高的滤波效率。4、设计一种机载LiDAR点云数据辅助影像匹配的方案。该方案避免了繁琐的搜索策略，利用点云数据生成的DSM作为引导，得到了用于相关系数匹配的良好初值。实验结果证明了利用机载LiDAR点云数据引导影像匹配的可行性与有效性。