光学相关模式识别(Optical Correlation Pattern Recognition,OCPR)是一种利用光学相关的方法,从混乱的图像中找出所需要的目标,以达到图像识别目的的新技术。作为模式识别研究领域的一个重要分支,光学相关模式识别具有快速、便捷、可并行处理的特点,并被广泛应用于医学诊断、细胞识别、机器人视觉、信息安全以及军事上的空间制导、目标跟踪等领域中。经典的匹配滤波和联合变换相关作为光学相关模式识别的两种主要实现方法,已经在目标的识别与跟踪领域获得了广泛的应用,两者都是从物体的强度像出发,因此对目标的探测是二维的。然而,光学模式识别的对象通常都具有多个姿态,是三维的,并且利用二维图像捕捉现实的三维目标时,描述目标特征变化的关键深度信息被丢失,导致在许多情况下,两个不相同的空间物体会表现出相同的二维特征,造成识别的错误。因此,获取空间物体的三维特征信息对物体的正确识别就显得至关重要。针对这一情况,本文首先在讨论空间匹配滤波和联合变换相关的基本原理、技术、实现方案以及比较两者优缺点的基础上,提出了一种基于三维联合变换相关的空间目标的识别方法,该方法通过从各个角度记录三维输入场景的一系列二维投影,将三维物体的深度信息以线性相位函数的形式编码于待识别的二维强度像中,利用光学二维图像识别技术实现对三维物体的识别,并对识别过程进行了理论推导和分析;接着在分析系统中各元器件结构参数之间关系的基础上,确定了系统中各组成部分的具体参数;最后,通过搭建的实验系统实现了对空间目标的三维识别,并取得了较为理想的效果。