1、有關自動目標識別技術的研究，在國外已經開展了幾十年，目前國內在這個方向的研究也日益活躍。其主要原因是該項技術應用范圍極其廣泛，從民用行業(yè)行人檢測、車牌檢測、人臉識別等，到軍事方面的應用。同時，隨著計算機技術的迅猛發(fā)展，自動目標識別技術的內在潛力也在不斷地被挖掘。
　　基于光學的自動識別目標技術是利用某光譜波段的成像器，獲取不同視角、不同天氣情況及不同背景下目標的一系列圖像，然后通過計算機視覺、圖像分析等手段獲得可以表征目標的特征集

2、合，并與預先組建或獲取的目標知識庫或者特征結構進行比對，從實際場景中找到目標，以達到對各種軍事、民用目標的探測、分類和識別。自動目標識別技術尤其是在軍事方面的應用，可以使常規(guī)武器系統(tǒng)具有更精確的打擊和更高的實時打擊能力，提高武器系統(tǒng)的命中精度和毀傷能力。目標識別的關鍵技術之一是如何及怎樣建立目標知識庫或者特征結構。一般有兩種途徑，其一是通過對感興趣目標的預先偵察，獲取目標的影像或者材質、結構等信息，如通過人在回路或者預警機等手段。然后進

3、行地面離線特征訓練，從而提取并構造目標的穩(wěn)健特征集或知識庫。另一種方法是通過現在日益成熟的三維仿真技術，首先恢復目標區(qū)域的某些地理特征，如高程特征，地物建筑模型等，然后結合二維圖像處理手段，在線分析目標特征，并與實際應用場景獲得的圖像進行匹配識別，以實現對目標的捕獲與跟蹤。本文研究重點研究上述第二種方法，并結合自動目標識別在軍事領域的應用，以成像制導為主要研究方向。
　　成像制導系統(tǒng)對目標檢測識別算法的實時性，精度要求非常高：在給

4、定時間內需要實時完成對目標圖像的捕獲、預處理、檢測與識別，達到實時跟蹤目標的目的。而目標結構特征圖制備則是直接關系檢測概率、識別精度的關鍵技術之一。
　　本文中目標檢測與識別算法的研究以三維目標結構圖作為實驗基準數據，通過與實時采集圖像進行檢測識別，完善檢測識別算法的適應性和魯棒性。
　　本文的第一部分介紹自動目標識別技術的歷史及目前在國內外的發(fā)展情況。
　　本文第二部分詳細介紹了三維仿真系統(tǒng)中所涉及的數學及幾何變換[

5、11][12]，重點介紹了三維結構圖制備系統(tǒng)中的幾種坐標系定義及坐標系轉換的數學推導，分別包括透視投影變換，矩陣操作，經緯度坐標與高斯橢球坐標系。
　　本文第三部分對三維場景仿真及處理技術進行介紹。首先對通過三維重建技術[7][8][9][10]獲得的LIDAR系統(tǒng)三維點云數據源(DSM/DEM)格式及規(guī)范進行介紹，然后對三維場景仿真流程進行介紹，并重點對三維場景仿真系統(tǒng)的幾個關鍵技術環(huán)節(jié)進行詳細闡述。本節(jié)后半部分對通用的三維軟件

6、開發(fā)環(huán)境進行簡單介紹。
　　本文的第四部分介紹目標檢測與識別系統(tǒng)[3][4]的基本組成，并對處于核心地位的檢測與識別算法進行簡單介紹，重點對目前流行的幾種識別算法及技術進行詳細闡述，并總結各個方法的優(yōu)缺點，從受制約條件影響的角度說明了選用目標結構方法的優(yōu)越性。然后針對本文采取的改進后的匹配算法，利用第三部分介紹的方法和思路實現目標三維結構圖的制作，并以此為測試數據進行仿真實驗。通過實驗結果的分析，總結基于目標檢測的三維結構圖的優(yōu)缺