本文主要针对雷达运行状态数字显示信息识别系统的理论进行研究，介绍了对于数字信息进行识别的三种方法：模板匹配方法、欧式距离方法和神经网络BP算法。这三种应用算法和原理不同，识别过程和目的相同。首先校正采集数字信息的倾斜度，滤除反射光造成的图像噪声，再将一幅彩色数字图像转化成灰度图像，然后进行预处理，接着对数字图像提取特征，通过以上三种方法进行识别，并且做出比较，从中可以看出各自的特点，并提出了改进方法。 模板匹配方式识别数字过程，首先对图像选取阈值进行二值化从背景中提取数字图像信息区域，第一次横向分割切除横向边界背景，第二次分割采用统计投影直方图方法把图像分割成单个数字图像，细化图像，建立标准模板，进而用模板匹配方法进行识别，合理设定最大相似度阈值和最小错误概率阈值保证识别精度的要求。 欧式距离和神经网络BP算法识别方法识别数字时，首先都是采用数字信息区域分割算法从背景中分离出数字信息区域，采用阈值统计投影直方图方，三级向分割得到单个数字图像，利用方向线素特征(DEF)提取数字特征，最后通过这两种方法识别，同时引入信度函数，对识别结果进行信度分析，提高了数字识别率。本文的研究工作具有较强的理论意义以及实际应用价值。