模式识别技术具有很重要的意义,它已广泛应用于字符识别、票证识别、工业零件识别和自动检验、医疗诊断、遥感图片识别以及军用目标识别等任务中。光学模式识别信息处理容量大,运算速度快,但精度不高;而计算机模式识别精度高、存储灵活、易判断控制和分析,但是存储容量大、速度慢、实时性差。结合两者的优点,开发光电混合模式识别系统,是实现模式识别实用化的一种可行方案。本论文对光电联合变换相关系统的整体结构进行了描述,并详细介绍了联合傅里叶变换的相关理论,分析了相关峰位置与输入图像的方位及系统有关参数的关系,并给出了参考物体和目标物体在空间光调制器上的合适分布位置。搭建了联合变换相关系统,进行了初步的光学试验,试验表明,此系统能够较好的识别物体。通过使用MATLAB语言,对相关系统进行了仿真,研究了图像平移、旋转、比例变化对相关度的影响,并给出了当参考物体相对目标变化10%以内和它们之间夹角在4度以内时,有很好的识别效果和图像平移对相关识别没有影响的结论。对于实时捕捉的目标图像,由于背景复杂,目标不明确,为此,在研究了各种图像预处理技术的基础上,为了提高相关器的识别能力,提出了一种在物面上进行图像增强和锐化,再输入到联合变换相关器中处理的识别方法。通过MATLAB编程,进行大量的对比模拟实验,结果表明该方法能够有效的提高相关器的识别能力。在此基础上,为了解决目标图像与参考图像间存在的比例旋转等畸变问题,针对各种成熟的畸变不变识别方法的不足,提出了光学相干法来识别畸变物体,进行了大量的模拟实验,实验表明此方法可以很好的识别畸变物体。