遥感图像目标自动识别技术是计算机模式识别与图像处理领域非常活跃的研究课题。在军事目标的识别中，准确、高效地识别出遥感图像中的机场目标并对机场区域进行毁伤识别具有重要的现实意义和应用价值。本文主要针对机场这一典型军事目标，结合已有的一些方法，对于机场区域检测和毁伤识别的若干问题做了一些研究和改进，取得了一些有意义的结果。本文对机场检测过程进行了较全面的分析，针对传统的Hough变换算法所存在的需要较大的存储空间和计算量较大的问题，把多分辨率Hough变换方法运用到机场跑道的检测中以节省存储空间，然后初步筛选提取出的直线，再结合机场跑道的几何形状特征做进一步筛选验证，最后给出了机场区域的描述信息。检测出比较明显的大中型目标机场后，在一定的有效区域内对毁伤情况进行识别。机场区域的毁伤识别主要分为两种情况：一种是基于机场目标打击前后即两幅图像的毁伤识别。先采用基于高斯分布的模拟算法对机场区域打击后的成片弹坑进行仿真，再使用非监督变化检测的算法进行毁伤识别。识别方法为：首先采用了图像分块的方法来提高识别的效率和精度，根据相关性匹配算法确定目标存在的小区域，其次使用图像差值法在这些小区域内进行毁伤识别，在对差值图像进行分割时，提出采用基于最小错误率的贝叶斯决策法对弹坑位置进行精确定位，贝叶斯决策检测法的先验概率和条件概率密度采用非监督参数估计方法EM算法进行估计。另一种是基于机场目标打击后即单幅图像的毁伤识别，具体步骤分为三步：第一步通过分析弹坑的灰度、形状、大小等特征，建立弹坑模型，根据弹坑模型识别出弹坑中心点，第二步使用种子填充的方法生长出弹坑，第三步在识别出弹坑的基础上提出采用最小二乘法的曲线拟合方法描述弹坑边缘特征。通过实验证明了本文算法的有效性。