图像识别在军事国防以及民用领域的作用日益显著。近些年，从遥感和航拍图像中实现目标的自动识别取得了长足的发展，但目前仍没有一种可以普遍适用的方法。这其中的困难不仅体现在目标的多样性和场景的复杂性本身，同时也是由于对人类视觉机制认识上的不足。 目前常用的图像识别策略有两种：一种是传统的由下而上的数据驱动型，另一种是由上而下的知识(假设)驱动型。前者常用于飞机、工件等团块目标的识别中；后者常用于复杂场景中的跑道、桥梁等目标的识别中。本文采用后一种策略对机场跑道、水上桥梁等目标识别做了较为详细的研究。 本文针对常见的人工目标一机场跑道、水上桥梁，总结了可见光图像、红外图像、SAR图像中机场跑道、水上桥梁的现有识别方法，并给出了自己的实现算法。机场跑道的实现算法主要结合了线状特征提取的思路，以lIotIgh变化提取出的机场跑道中线的中点为种子，生长出整个机场跑道。水上桥梁识别的算法则主要结合了区域特征分析的方法，首先提取出河流区域，在河流区域中再提取桥梁。通过实验验证，这两种算法是有效的。