光学模式识别（OPR）技术、光电混合处理，以其运算速度高、分辨率高、功耗低等优点，日益受到重视。因此世界各国竞相研制实时、灵活、高判识率、低虚警率的实用系统。但是真正实用的系统尚有许多难点正在研究之中。本文作者在实时光学模式识别系统的硬件构成、软件算法、系统特性研究上做了许多工作，取得了一些实质性的进展。论文的重点内容如下： 1、在预处理图像中，优选了边缘检测算法，并引入自动门限，还将预处理的速度瓶颈交给了图像卡上的DSP，这样不仅提高了S／N，而且也提高了对不同光强的适应能力，还防止了速度瓶颈、减轻了CPU的负担。 2、优化设计的数字空间匹配滤波器，既有数字滤波器的大存储容量并可实时刷新的特点，又有全息光学滤波器高相关S／N的优点。对于处于严重背景噪声干扰下的多个畸变目标，也可获得高相关S／N。 3、为了对目标的任何畸变都有足够高的相关响应，作了OPR对畸变三维目标畸变参数的宽容度研究。从实测数据出发，得出了OPR对畸变参数（比例畸变、旋转畸变、方位角畸变等）的宽容度，并由此构成了与之相适应的参考滤波器库，从而解决了实用系统中的三维畸变目标问题。 4、在相关信号后处理中，为了增强人工神经网络（ANN）对畸变多目标的判别能力，一方面增大了感兴趣区域（ROI）的信息量、优选了神经元数目，使ROI既能充分包含相关峰的特征，又不至于过分增加计算机的计算负担；另一方面，提出并实现了一个从众多的ROI中选取最有效的少数ROI的算法，不仅大大提高了ANN的识别效果，还使供ANN训练的采样数目降低一个数量级。四川大学硕士学位论文5、多线程软件结合双CPU计算机，使预处理、相关和后处理有序地协调地并 行进行，实现了无人值守的全自动工作模式。6、系统化设计的软件，包括了样本采集、参考滤波器库构成、相关平面的ROI 采集，以及ANN脱机训练、ANN联机运行的软件功能模块，在实时运行的 测试结果中表明了该OPR系统对处于高噪声、低反差、多目标的恶劣条件 下，对三维畸变目标的判识率（>85%），降低了虚警率，并通过大量的实验 数据证明了该系统各项指标的稳定性和可重复性（从统计意义上讲），向实 用系统迈进了一大步。7、此外还论述了如何编制系统的、可移植的、可维护性强的软件，以及怎样 选择开发工具和工作平台。由于该方法源自于’软件工程学’，凝聚了笔者 多年的团队式软件开发经验，因此有较强的通用性，可作为其它科研系统 的软件系统设计参考。同时也列出了所有关键部分的算法，让同行共享和 指错。