光子计数激光雷达具有高灵敏度、高时间分辨率等优势，为了实现在大量回波数据及强噪声环境下目标信息的高效提取，提出一种自适应时空关联深度估计算法。首先，根据回波数据中信号光子和噪声光子与发射激光脉宽的关系，利用回波光子在时域上的统计差异，自适应重构具有不同时间分辨率的直方图，并结合邻域像素数据之间的空间关联性，自适应调整时间窗口的大小，寻找信号光子所在的时间区间并提取相应的数据，显著降低后续处理的数据量；其次，基于所提取的回波光子数据，设置滑动窗口初步估计各像素的时间值；最后，通过自适应均值滤波得到各像素的飞行时间，解算相应的距离信息。相较于峰值法和Chen算法，在起伏地形探测的仿真实验中，当信号光子数约为14、噪声强度小于6 MHz时，重建的均方误差至少降低了20%；在室内静态目标成像实验中，当噪声强度在5.08 MHz范围内，所提算法进行目标重建的最大均方误差为0.017 。仿真及实验结果表明，所提算法对强噪声下起伏地形和室内静态目标探测的回波数据均具有较好的滤波效果。

单光子激光雷达（又称光子计数激光雷达）具有单光子量级的探测灵敏度，相比于传统的线性探测激光雷达，能够获得更远的探测距离，已经成为激光雷达探测技术的前沿和发展趋势。然而，极高的探测灵敏度也使单光子激光雷达在探测中极易受到背景噪声光子的干扰，这在很大程度上降低了其在白天工作的性能，也极大地限制了其适用范围。文中从单光子激光雷达的探测原理出发，简要回顾了其技术发展，分析了全天时工作对单光子激光雷达探测系统的需求，在此基础上，采用一种新型的光谱滤波技术，极大地提升了单光子激光雷达在白天的探测性能。同时，还提出了一种普适性的评价模型，能够极为直观地对各种激光雷达系统的探测性能进行评价。