图像理解与识别被定义为计算机视觉与计算机图形学的交叉领域,几何形状是图像目标最基本的特征信息,在数字图像的识别过程中对几何形状实现准确的测量对实际生活和工业生产有重要的研究意义。圆形作为自然界中最基本的几何形状,由其或其组合可以构成复杂图像,对圆的检测变得尤为重要。在虹膜检测、自动化识别、交通标志检测以及环形工业零部件测量等方面有着广泛的应用。本文从算法的有效性和可靠性两方面对圆检测算法进行了系统的研究,利用共形几何代数新的几何表示方法,主要研究共形几何代数空间数字图像的圆检测识别问题。对于平面圆检测,本文对真实图像采用基于最大类间方差的Canny边缘检测算法提取边缘信息,并提出了随机采样一致性（RANSAC）拟合圆算法的共形空间新表达,对不同噪声分布的实验数据进行了仿真验证。通过对比常用的欧氏空间拟合方法,验证了本文所提方法具备较高的检测效率和准确性。对于空间圆检测,基于共形几何代数的几何特性,设计了共形几何代数空间球检测方法,并利用MEET算子,得到共形几何代数空间圆检测方法。在理论研究的基础上进行了证明,用所提方法对某圆形钢结构实测数据进行仿真实验,结果表明在误差允许的范围内,本文所提方法在保证检测准确度的同时有效提高了检测效率,便于工业领域的应用。