使用精确的描述模型从单视点灰度遥感图像中识别三维目标，是一项理论意义与实用价值兼备的课题，可以应用于国防与国民经济建设的许多领域。 针对目前计算机视觉主要理论在用于该课题时存在的局限性，本文提出了一条新的解决途径。首先，对目标建立与视点无关的三维结构模型，然后由此得到反映目标不同视点下形态的相应的二维视面模型，再利用统计特征和不同层次的结构特征建立检索机制；对输入图像提取基元后，通过检索匹配实现快速有效的目标识别。这条途径的特点在于，把工作难点转移到可离线完成的建模过程中，避开了从二维图像重建目标三维结构这一不适定问题；同时，通过提高基元的结构化程度，并利用有效的检索手段，解决了搜索空间过大的问题。 本文内容涵盖了实现一个目标识别系统所必须研究的模型化、低层处理和匹配等三个方面的工作。提出了一种基于广义锥的三维目标表示方法和相应的视面模型建模方法；提出了直线段提取、显著结构提取、目标外轮廓提取和多边形近似方法等有效的新算法：提出了一种结合统计的和结构的识别方法、并兼顾目标的局部特征和全局特征的层次式检索匹配方法。将新方法用于仿真图像和真实图像所做的实验验证了其有效性。 此外，本文还针对建立识别系统存在的问题，提出了利用面向对象技术进行系统分析和设计的思想和方法。