图形识别是计算机视觉中非常重要的一个应用领域,它有非常广泛的实际应用,例如,字体符号、工业零件的识别,商标的防伪,以及国防军事中飞行器、攻击目标的确定都要应用图形识别这项技术。本文研究了已有的图形识别方法,主要包括基于全局几何特征的和基于局部几何特征的两大类图形识别方法。在前类方法中,矩、Fourier描述子、小波描述子等都是经典的基于全局信息的识别方法。在后者中,广义的Hough变换、神经网络、遗传算法和变形模板都被应用到有遮掩和变形问题的图形识别中。另外,形状的简化技术在识别中也发挥着重要作用。在各种图形识别方法中,本文采用了具有全局统计信息的不变矩方法。不变矩的概念首先由Hu在1962年提出,随后不变矩方法得到迅速发展。具有不同特点的矩概念被提出,如复数矩、径向矩、Zemike矩和小波矩,这些不变矩被应用不同的图形识别当中。由于离散不变矩在计算上的快速性,本文在在离散矩的基础之上提出了针对矢量图形的不变矩,并将这种不变矩算法应用到船体钢板图形的识别当中。本文对26幅钢板进行了识别实验,每一幅图形都被准确识别。实验结果表明这种通过不变矩来度量矢量图形的相似性的方法是行之有效的.在识别算法的基础之上,本文还提出一种图形匹配算法,该算法将两幅图形在边界重合的原则下合成,生成一幅新的图形。本文提出的识别与匹配算法已被应用于造船工业中。