目标识别是计算机视觉的一个重要研究方向,在军事、自动化领域、民用方面,如空中交通监控,机场的管理有着广泛的应用前景。飞机机型的识别属于目标识别的一个具体应用。目前关于飞机属性的识别方法已有很多(主要是利用雷达目标回波特性),而对于机型识别仍处于探索阶段,还没有成熟的理论。快速高效的机型识别对于指挥自动化系统后期的信息处理起着关键作用。 本文研究了利用飞机的二维图像识别机型的方法。为了正确、高效的识别目标,必须找到一种合适的方法,这是本文研究的核心问题。我们利用双目视觉对目标进行拍摄,分析了双目视觉摄相机的内外参数,并对其产生的误差与畸变进行了补偿与修正。在比较了几种常用的边缘检测算子的基础上,提出了一种新的边缘检测方法,即“利用梯度算子并构造相应的信息测度来定量的描述阶跃边缘点”,随后在边缘检测与图像分割的基础上,利用外极线约束,找出了两幅飞机外形轮廓图像中的对应点。在对飞机外型提取特征进行描述的阶段,利用角点特征提取了飞机轮廓上的特征点,为目标的识别奠定了基础。在识别阶段,采用了基于模型的识别方法,使用三维造型技术建立了飞机的三维模型库。利用双目测深原理与所获得的特征点,得到目标在三维坐标中的旋转量。根据旋转量旋转模型库中的模型,进而与目标轮廓模型进行识别。最后通过实验验证了本文采用的方法在飞机识别中的有效性。