在航天器交会对接、空间机械臂抓捕目标以及工业测量中,通常需要在目标物体上安装合作标志,辅助测量过程,达到解算出所载相机与目标物体的的相对位姿,或者无接触地识别出目标物体的大小、尺寸及形状等形貌特征的目的。具有身份信息的合作标志,可以通过唯一的编码值,实现多幅图像的之间的自动匹配。因此,本文选取了合适的几何特征,设计了稳定性强的编码标志方案。并且分析了影响编码标志点的自动识别和检测的干扰因素,需要解决的主要问题是:不理想的光照环境导致采集到光亮过强、光亮过暗或者光亮不均的图像;拍摄到的编码标志图像的坐标畸变过大,影响定位精度及解码准确率;编码标志点在拍摄过程中可能会受到局部遮挡,影响标志点的特征识别;在实际测量场景中,复杂背景会给编码标志点的检测与解码造成干扰。针对以上难点,本文主要工作如下:（1）在编码标志点的设计方面,选取四种基本的标志点特征完成重建实验测试,通过重建实验测量出标志点的三维坐标,还原出标志点在运动平台上的轨迹。测试实验结果证明了十字丝和圆形的测量精度较高,并根据此实验结果依据,设计了一种编码标志方案。因此该编码标志方案适应性强,稳定性高。（2）在复杂环境下的编码标志点识别算法方面,提出了基于引导滤波的Gamma校正算法,自适应地校正图像的光照缺陷。并且使用基于合理圆弧提取的圆拟合算法,通过对提取的非闭合边缘进行判断,先拟合出候选圆,然后根据编码标志点的灰度特征和几何特征,筛选出特征圆。实验结果表明,该识别算法在光照恶劣、局部遮挡以及复杂背景的条件下,依然有较高的识别准确率。（3）研究了编码标志点的坐标校正算法,介绍了坐标变换的基本思路。并对坐标校正之后的编码标志点进行定位和解码。本文用差值法、矩方法和本文所用的相关系数拟合极值法,通过仿真图像来验证亚像素定位精度。实验结果表明,本文所用算法鲁棒性强,定位精度高。最后介绍了解码过程,通过编码原理实现了解码的思路。（4）通过在实验室环境构建一系列的实验,验证了本文实现的编码标志点的检测算法对恶劣光照、坐标畸变、复杂背景和局部遮挡的环境具有较好的鲁棒性,并且定位精度高,在实际测量应用过程中具有意义和价值。