直线段、角点和曲线段识别是图像特征识别研究中最基础的工作，在道路、建筑物特征提取、零部件识别、三维重建等高层计算机视觉任务中起着非常重要的作用，直接影响算法准确性。为了从数字图像中精确提取直线、角点和曲线特征，本文做了以下几方面工作：首先，提出了基于边缘方向和协方差矩阵特征根的直线、角点和曲线识别算法。首先，基于交叉点识别的边缘拆分方法，将Canny算子提取的边缘图像表示成若干条连续线条；然后论证了平面曲线局部结构与协方差矩阵特征根之间的关系，并基于此检测边缘点局部窗口内的直线和角点，最后结合边缘方向角的变化将连续线条划分为平滑曲线和直线段。实验结果表明该算法可以同时提取复杂自然图像中的直线、角点和曲线，识别率高、误检率低。其次，探索了基于直线、角点和曲线组合的轮廓表示方法，根据边缘方向角度的变化及总体经验模式分解算法，对轮廓进行拆分，将轮廓表示成直线、角点和简单曲线的组合形式，降低了轮廓曲线拟合的复杂度。初步的实验结果证明了该思想的可行性。最后，本文给出了基于边缘方向的特征识别在平行线道路识别上的应用实例，并基于VC++6.0开发了边缘方向特征识别软件系统，实现了直线、角点、曲线和平行线识别等算法的移植以及调试运行，软件速度较快且运行稳健。