空间目标的融合识别,就是基于多种传感器提供的图像,利用多源信息融合理论和方法,对空间目标,如卫星、轨道转移飞行器、空间机器人及宇宙飞船等进行融合识别。它能够在各种复杂、不确定性的情况下,融合多种传感器提供的有用信息,提高识别的精度和鲁棒性。因此,这是一个很有前景的研究课题。但是,这一新的领域目前还只是刚刚起步,有许多问题急需解决,因此迫切需要开展广泛深入的基础理论和技术的研究工作。本文总结前人在图像预处理,目标特征提取,多源信息融合等方面的一些研究成果,并对空间目标的红外与可见光图像的特征级和决策级融合进行了深入、系统的研究。主要的研究内容包括以下几方面:1、对空间目标的特征描述方法进行了研究,总结各种经典的图像特征提取方法,针对空间目标的特有属性,提出一种组合特征提取方法,并以此作为特征级和决策级融合识别的基础。2、研究了基于红外与可见光图像的特征级与决策融合的相关算法,对各种特征级和决策级融合方法进行了分析总结,特征级算法包括串行融合,主成分分析法;决策级算法包括Bayes推理、证据理论、模糊积分等决策级融合算法。3、研究半物理实验仿真系统的实现,采用多传感器数据融合处理技术提高系统的精确性和鲁棒性,本文给出了半物理实验仿真系统的设计方案,并针对基于多传感器的空间目标类型识别,开发了相关的软件平台。