当前,激光雷达成像目标识别的研究正受到人们更大的关注。激光雷达的主动成像特点是同时生成距离像以及强度像。主动图像具有4维信息(角-角-距离-强度),图像信息量丰富,有利于自动目标识别的特点,但同时也造成了激光雷达目标识别的困难性和复杂性。图像中不变量特征的提取与构造是最终实现图像目标识别的关键技术之一,这将会使后期识别上变得比较容易。因此研究各种不同的激光雷达图像的特征提取方法具有重要意义。本文将矩不变量引入了对激光雷达图像的目标识别研究。实现了Hu矩和Zernike矩的特征提取算法程序的编写,分别对两种矩的各阶矩分量在无噪及10dB、20dB噪声下的对激光雷达仿真图像提取的矩特征的稳定性表现进行了仿真实验,实验结果表明Zernike矩与Hu矩在无噪情况下表现理想,两种矩对噪声的抑制能力都比较差,Zernike矩只是在低阶的情况下表现好于Hu矩。此部分的研究工作及稳定性实验证明了传统不变矩在对激光雷达的噪声抑制方面表现很差,并为后文的研究工作打下了基础。针对两种传统不变矩在有噪声情况下稳定性表现太差对矩应用的局限,并根据激光雷达强度像与距离像的相关性等原理,在Zernike矩基础上构造了一种同时利用距离像及强度像的新的不变矩算法,进行了新算法在10dB、20dB情况下的稳定性仿真实验。结果表明,新构造的矩不变量算法下提取的矩特征在有噪声的时候表现理想,相比传统矩算法有了很大的提高。随后,本文建立了一种实验方案,利用仿真图像的精度参数的改变与提取的矩特征的变化之间的关系,用来估计所采用的矩特征提取方案对激光雷达图像精度的要求。通过特定目标场景的仿真实验,测算出了6阶Zernike不变量的特征提取的方案对激光雷达的距离精度及图像分辨率的要求。最后,对三维目标的特征空间的建立方法进行了初步研究,为今后的进一步需要研究的工作打下了基础。