数字近景工业摄影测量是通过多角度拍摄多幅照片，利用多视图三维重建原理工作的测量方法，在诸多领域中具有极其广阔的应用前景。在数字近景工业摄影测量中，通常通过在被测物表面有规律地粘贴圆形标志点和编码标志点，然后精确求取两类标志点图像坐标，最后利用视图重建完成测量任务。在求取两类标志点坐标的过程中，编码标志点发挥着重要的作用，除了自身包含坐标信息外，圆形标志点的坐标信息的求取也是通过分析圆形标志点与相应编码标志点的位置关系来获取其图像坐标信息。因此编码点的准确识别和精确定位等问题一直是研究热点。本项目提出了一套编码标志点的设计、检测、识别和解码的理论并进行了算法验证，具体研究及创新如下：首先，本文介绍了几种常用的编码标志点，分析了各类编码标志点的优劣，并且针对大场景测量，制定了编码标志点的设计原则，同时设计了适合课题需求的编码标志点。其次，论述了本项目中编码标志点处理的流程。在对图像进行噪声处理、二值化处理、Canny边缘检测算子等预处理的基础上，通过直线剔除、尺寸准则、椭圆拟合、形状准则、嵌套性准则剔除包含直线、周长尺寸不符、形状不符或存在嵌套关系的杂质轮廓图形，并提出了一种椭圆修复的方法，可以较为获取位置更为精确的中心椭圆轮廓及标志点图像坐标值。第三，在中心椭圆修复的基础上，通过修复内部和外部椭圆、构造解码椭圆、坐标转化，对图像中的编码标志点进行解码。针对解码起始点选取工作中存在的问题，提出了一种寻找最佳起始点的理论方法，在不影响工作效率的前提下，有效地提高了编码标志点解码的准确性。最后，结合本文提到的标志点识别、检测和解码的理论方法，利用Matlab图像处理功能，编辑相应的识别程序，在实验室环境下对三种位置的编码标志点图像进行处理，分析图片中编码标志点的解码效果及识别率，验证了本文相关识别和检测理论的可行性及实用性。