目标检测作为图像处理的重要内容是计算机视觉的基础任务，是图像分析和理解的前提，被广泛应用于图像检索、医疗诊断、目标分类、目标跟踪等领域。目标检测的对象和检测方法多种多样，本文以可见光图像为研究对象，针对现存算法复杂性与有效性之间的矛盾，从一致性“趋向相同”的原理出发，依据由一维至三维数据的思路，完成了以下研究工作:　　1)介绍了目标检测的研究背景及意义、对象及主要方法，针对方法的复杂性引入一致性的概念，分析了一致性的词义及其在计算机信息科学领域内的含义，叙述了一致性在异常目标检测方面的概况，总结了可用于反映图像一致性的度量。　　2)提出了基于区域一致性特征的文本布局检测方法，构建一致性函数来反映局部区域的一致性程度，再从全局角度通过衡量文本区域与背景区域的一致性差异实现文本布局的检测分析。基于一致性特征，该方法具有旋转不变性、语义无关性、抗噪性、背景过滤及多尺度的特点和检测图文混排、手稿、变形文字等多种用途。在MARG、Tobacco和MTDD公用数据集上的实验结果表明了方法的有效性，与多种方法的比较结果显示了方法在适用性、有效性、简便性方面的优势。　　3)提出了基于一致性算子的彩色图像显著目标检测方法，构建了基于Lab空间的一致性算子以衡量局部数据元素的一致性程度，通过检测目标与背景一致性的差异得到最终的检测结果。该方法无需进行复杂的特征提取过程，也未采用更多的先验和复杂的分析方法，大大简化了算法过程。在MSRA-1000显著性目标公用数据集上以Ground Truth为标准对算法进行了检验，结果表明了方法的有效性。　　4)提出了一种基于重复性特征的绝缘子缺陷检测方法，构建了反映绝缘子图像中结构元素的重复性特征向量，通过该向量可以判断绝缘子是否为缺陷绝缘子，通过检测特征量的野值以检测出绝缘子的缺陷位置。在绝缘子图像数据集和包含绝缘子的无人机视频上的检测结果表明，基于重复特征的检测方法能够快速、准确地检测出有缺陷的绝缘子目标，且可以处理单绝缘子串上的多个缺陷和多绝缘子串的缺陷检测任务。重复性特征是一致性在一维向量上的体现，基于重复性特征的绝缘子缺陷检测方法是一致性思想的具体运用。　　5)通过一致性特征与其它特征的融合应用，针对不同的研究问题提出了新的解决方案。基于一致性光照估计和光照系统几何建模的人脸图像光照补偿算法，采用一致性思想估计单幅图像的光照条件，结合光照系统、生物测定学相关知识提出了新的人脸光照模型，用于人脸图像的光照补偿、在大角度光照条件的情况下得到十分理想的识别结果;基于深度一致性的手势识别算法、通过深度的一致性差异、皮肤色彩特征和手势建模，得到了具有方向不变性的手势识别结果;基于均匀一致性的轮胎痕迹种类识别算法，利用轮胎痕迹内部、边界及背景的均匀性特点检测特征点，通过匹配特征点得到轮胎痕迹的候选种属集。以上算法的实验结果均表明了一致性特征融合的可行性及有效性。