为充分利用光学相关识别系统的空间-频谱带宽，提高光学相关识别系统的速度和精度，提出一种基于多通道联合变换相关器和综合鉴别函数的旋转和缩放不变性目标识别方法，并将峰值位置变化标准差作为识别判据。首先，分析以局域峰值杂波均值为相位优选约束条件时存在的问题，提出新的相位优选约束条件——峰值位置变化值，用于选择一定旋转和缩放范围内目标的公共相位，将公共优选相位用于多通道联合变换相关器并结合综合鉴别函数实现了旋转和缩放不变性识别；然后，分析了当目标缩小或综合鉴别函数集成训练图像数量增加时系统的识别容限；最后，分析了场景图像中背景发生变化时所提方法的适用性。研究结果表明，在设定的图像尺寸和背景复杂度条件下，所提方法能够在9通道并行处理的前提下对目标缩小60%、综合鉴别函数集成9幅图像的旋转和缩放目标进行有效识别，且对像素数变化不超过50%的背景具有较好的适应性，提高了目标识别的速度和精度，对多通道光学相关器的实用化具有重要意义。

提出一种基于振幅调制纯相位滤波器(AMPOF)和片状正交非线性广义(SONG)相关的畸变不变光学相关目标识别算法。利用振幅调制纯相位滤波器区分能力强的优点, 结合综合鉴别函数(SDF)方法, 提出基于振幅调制纯相位滤波器的畸变不变识别算法, 达到明显优于传统综合鉴别函数方法相关输出效果的目的。在此基础上引入SONG相关技术, 利用其突出的区分能力和抗噪性能, 结合这两种非线性滤波技术, 得到能够很好地兼顾多项性能指标的畸变不变识别算法。仿真实验结果表明, 算法既提高了相关峰输出质量和多目标区分能力, 又具有很强的抵御噪声能力, 在输入图像被噪声严重破坏的情况下, 识别度仍然能够达到97%以上。和其他结合SONG相关的畸变不变识别算法相比, 该算法目标识别性能更为优良, 且更实用、广义。

为提高光学相关图像识别的准确度和抗畸变能力，引入多重复合匹配滤波器概念，探讨一种新的识别思路。它融合了综合鉴别函数和K－L变换的经典思想，改善了单个匹配滤波器动态范围太小的状况，对图像尺度变换有较宽的适应范围，从而提高了光学模式识别系统的识别效率。仿真结果表明，对尺度缩小1／2的情况，采用此思路可使其滤波的刷新速度比常规方法提高4倍，从而验证了算法的有效性和可行性。

介绍一种基于二值化联合变换相关的综合鉴别函数算法，用等相关峰及Gram－schmidt展开获得的综合鉴别函数对迭代算法进一步优化，获得了适用于二值化联合变换相关的综合鉴别函数。采用这种算法制作的综合鉴别滤波器既有相关峰值高和相关峰尖锐等特点，又能识别旋转图像。计算机模拟结果表明：这种相关器在信噪比、光能效率、相关峰尖锐度和鉴别能力上都有一定程度地提高，实现了较高鉴别率旋转不变光学模式识别。

针对常规综合鉴别函数制作的复合匹配滤波器，对不同旋转角度的训练样本输出的相关峰值波动性较大，不便于后续探测和处理等问题，对常规综合鉴别函数到编码匹配滤波器的编码转化过程进行分析，找到导致相关峰值波动的原因，提出改进方法，即在计算综合鉴别函数的线性组合系数时将编码运算也考虑进去，并根据滤波器对各训练样本相关峰值的倒数来确定线性组合系数。计算机仿真结果表明：改进后的方法降低了复合滤波器对不同旋转角度样本输出相关峰值的波动性，提高了相关峰自动判别的准确性。

提出了一种基于光学子波变换的综合判别函数匹配滤波器(WFSDF)，将光学子波变换和综合判别函数相结合，只用一个简单的4f系统就能实现输入图像和SDF子波变换的相关运算。采用计算全息的方法制作复数匹配滤波器。计算机模拟仿真结果表明，与传统的SDF匹配滤波器相比，WFSDF匹配滤波器，锐化了相关峰，提高了识别率，同时简化了光路，能够实现多目标的畸不变识别。

设计一种基于综合鉴别函数(SDF)的比例不变相关识别滤波器,将频域中被SDF调制的相关输出函数进行复数形式的四元量化(QFCQ),并采用叠代算法调整SDF的系数,使输出的相关峰尖锐,区分能力强,同时满足不同比例图像等相关峰输出的准则,从而达到了比例不变识别的要求.计算机仿真实验对属于训练图像系列的目标图像进行了识别,并与基本的SDF及二元化纯相位SDF做了比较,结果表明该方法具有较好的识别效果.

把相移技术和迭代算法应用到综合鉴别联合变换相关中,计算机模拟结果表明,运用了相移技术和迭代算法后这种相关器的光能效率和鉴别率得到了很大提高,实现了高鉴别率和高光能效率的综合鉴别光学模式识别.进一步研究了输入噪声对相关器性能的影响,相关的抗噪声能力有待提高.

论述了综合判别函数(SDF)的基本理论，简明地给出了用综合判别函数实现畸变不变相关的技术途径。在此基础上，构造了一个光电混合综合判别相关器实验系统，并用它实现了三重(位移、旋转、尺度)畸变不变实时相关识别。