随着图像科学各基本理论的进展,数字图像处理技术在国民经济各部门得到了广泛的应用,而现代战争的要求越来越高,对空中目标飞机的识别己经显得非常重要。本文综述了图像处理和模式识别的技术进展,对图像处理和模式识别技术进行了深入的分析和探讨,在此基础上针对飞机模型做了各种方法的边缘检测,进行了对比,并对飞机模型图像进行了二值化处理和特征提取,采用人工神经网络对飞机图像进行了后期处理。本文重点对飞机图像的预处理和图像的后期处理这两部分进行了研究,本文结构如下:首先,对输入图像进行预处理,包括对图像平滑和滤波以及对图像进行边缘检测和二值化。文中分别采用罗伯特、索贝尔、蒲瑞维特、高斯—拉普拉斯算子以及小波变换的方法对图像进行边缘检测,并对图像二值化。其次,提取图像的矩特征。文中提取了飞机的Hu矩,该矩阵的算法是一种通过提取具有平移、旋转和比例因子的不变性数学特征,来解决图形的几何失真问题,并应用于模式识别和图像匹配等领域的方法。再次,把矩特征输入神经网络进行模式识别和分类。文中分别应用BP算法以及Kohonen网络对样本进行训练和识别。最后,根据论文中对飞机目标识别的算法,采用MATLAB语言编程所完成的软件系统作仿真实验,仿真结果表明,本文所采用的方法能够实现对飞机目标的识别。