近年来，随着光电探测技术和激光测距技术的飞速发展，激光雷达（LiDAR）在自动驾驶、无人机导航以及遥感测绘等领域得到了广泛应用。然而，在实际应用中，由于环境噪声干扰、系统硬件限制等因素的影响，激光雷达采集到的距离图像往往存在模糊、失真等问题，这极大地影响了后续目标识别和场景理解的准确性。因此，如何有效恢复清晰的距离图像并去除噪声成为当前研究的一个重要方向。

针对这一问题，本文聚焦于基于Gm-APD（硅雪崩光电二极管）阵列的激光雷达系统，提出了一种新的距离像复原与去噪方法。该方法结合了深度学习与传统信号处理技术的优势，在保证算法鲁棒性的基础上实现了对原始距离数据的有效优化。

首先，通过引入一种自适应滤波器组，能够精准捕捉不同尺度下的细节特征，并抑制高频噪声成分。其次，利用卷积神经网络(CNN)构建了一个端到端的学习框架，用于从大量训练样本中提取空间分布规律，从而实现对复杂背景下的目标轮廓准确重建。此外，还设计了一种多任务损失函数来平衡重建精度与计算效率之间的关系，使得整个模型既具备强大的泛化能力又易于部署至嵌入式设备上运行。

实验结果表明，相比于现有的经典算法，本研究所提出的方案不仅能够在保持较高信噪比的同时显著提高图像质量，而且对于各种极端条件下的数据集均表现出良好的适应性。未来的工作将着眼于进一步提升系统的实时性和智能化水平，为推动激光雷达技术向更广阔的应用领域迈进奠定坚实基础。

总之，“Gm-APD阵列激光雷达距离像复原及去噪研究”是一项兼具理论价值与实践意义的研究课题。它不仅促进了相关学科间交叉融合，也为解决实际工程难题提供了新思路和技术手段。