自动目标识别和提取是智能信息处理领域的重要内容。自动目标识别和提取技术广泛应用于国防和民用工业领域，特别在军事上有着重要的应用价值。目前自动目标识别和提取技术面临的主要问题是如何理解目标所在的复杂的不确定环境信息以及如何将目标从各种复杂环境中有效提取出来。 针对这个问题，目前自动目标提取技术研究的重要发展方向是试图通过模拟人脑处理外界复杂不确定信息的认知机理来使计算机具有在复杂环境下更强的适应性。本文以量子力学为数学工具模拟人脑认知机理和处理不确定信息的方法，提出若干的量子认知方法和结构，并在已提出方法的基础上，针对不同的自动目标识别和提取问题，提出相应的算法，并应用于工程实践和相关实验。 首先，针对不确定信息的表示和认知问题，提出一种基于量子测量机理的认知结构。该认知结构将人脑认知比拟为量子测量过程，以所认知的不确定信息为量子态或量子系综，以测量算符体现人脑中的知识和认知目的。基于量子测量机理的认知结构融合了信息加工过程中无意识数据驱动和有意识概念驱动两种机制。 在量子认知结构基础上，针对无监督聚类球壳原型目标难以提取的问题，提出一种基于量子测量的球壳聚类方法。其基本思想是将聚类样本集分别视为可测量的环境量子系综和刺激量子系综，每个样本视为宏观系综中的一个微观量子叠加态。刺激量子系综依概率在具体微观态上进行塌缩产生刺激引起无意识的注意，并产生球壳面算符。球壳面算符通过对环境量子系综进行有意识的测量并得到平均测量值来验证球壳面的有效性并同时可以得到壳面上的样本集。量子球壳聚类方法相对模糊球壳聚类方法具有能有效初始化和自动确定聚类数目的功能。 其次，针对复杂信息的选择性处理问题，提出一种基于量子测量机理的选择性注意机制。该注意机制将处理的信息视为量子态，将选择性注意过程视为构造相应的测量算符进行测量并对量子态过滤的过程。测量平均值体现了注意目的模式的存在程度。通过测量算符所对应投影空间的投影衰减过程体现了注意后对信息的过滤作用。整个过程反复进行，形成了对外界信息处理的注意反馈机制。 基于选择性注意机理的量子化实现方法，针对3维复杂地形上高空视界覆盖哨位目标选取存在的寻优时间长的问题，提出一种高空视界覆盖哨位目标选取算法。算法以DEM栅格数据形成量子态，以选取的哨位目标形成测量算符和投影空间，形成不断有意识的选择性注意有价值的哨位目标并对地形信息进行注意后过滤处理的机制。基于该机制的算法能有效降低高空视界覆盖的计算量，提高实时性。实验也证明，本文提出的高空视界覆盖节点选取算法相对基于粒子群的寻优方法耗时短，且交互性好，即可以让用户根据实际问题要求的视界覆盖率来选择经济的非完全覆盖方案，以节省实地布置节点的开支。 第三，提出一种基于量子干涉机理的图像认知模型。该模型将栅格图像视为量子叠加态。而将所需提取的目标模式视为存在人脑意识中具有确定幅度衰减比例和相位偏移量的干涉器。人脑对图像的目标识别和提取过程即是根据图像量子态的量子概率分布确定相应的目标模式干涉器，且将图像量子态通过相应的目标模式干涉器获得干涉值进行验证的过程。这个过程是交互进行的过程，直到获得当前图像上相对最佳的目标模式。与目前的图像目标识别方法相比，基于量子干涉机理的图像认知模型的优势在于其能充分考虑图像模式各个部分梯度方向信息的拓扑关系。 目前基于Hough变换为指导思想的包括直线段在内的弧段提取方法，往往具有占用内存过大、提取弧段不完全的缺点。针对这个问题，在基于量子干涉机理的图像认知思想的基础上，提出一种量子弧轮廓方法。量子弧轮廓完全模拟人脑从图像中提取弧线段的机理，通过不断的干涉计算对弧线段进行拉伸、旋转和曲率变换来获取弧段目标。量子弧轮廓方法获取的弧段目标简洁而明显，相对Hough提取结果更加符合人脑的认知结果。 最后，针对传统单调推理方法难以对不协调信息进行单调推理的问题，在已有Petri网推理的基础上，提出一种基于量子叠加原理的Petri网推理方法。Petri网推理方法提出了量子Petri网结构。量子Petri网的特点在于点火阈值和库所均由量子叠加态表示，这样，量子Petri网推理方法就可以通过并行处理不协调信息得到以量子形式存在的推理结果。推理结果依概率塌缩获取推理结果集，最后设计相应的优化算子综合分析出最合理的推理结果。 针对强噪声下莫尔斯电报码识别率低的问题，提出一种基于量子Petri网推理的莫尔斯电报码信号目标识别算法。根据莫尔斯电报码自身的编码特点，给出了幅度阈值量子态、码元长度阈值量子态和码间隔长度阈值量子态的构建方法，给出了推理结果量子态的塌缩优化算法。基于算法开发的莫尔斯电报码识别系统经不同组的测试人员测试，具有良好的稳定性和较高的抗噪声能力。 目前的以量子力学模拟人脑认知机制来进行目标识别和提取尚没有一个统一的理论架构和模型基础，是一个新兴的尚待发展的研究领域。本文提出的相关模型、方法有望为相关研究人员在此方向的进一步研究以及工程技术人员在解决具体工程实践问题方面提供有益的思路和借鉴。