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本文提出了基于边界信息的图形对象对称轴检测方法——“轴对称父集法”和“轴对称壳交集法”并设计了快速算法.给出了“父集法”成立的充要条件、易于计算的充分条件及经验公式.设定为极薄壳的“壳交集法”可替代对称Hough变换法.提出了基于伪最小外接矩形的凸边界图形对象信息提取及识别方法，设计了具有尺度、拉伸、翻转、旋转不变的识别算法.提出了基于“对内形状差异系数”的多特征“二选一”对象融合识别方法.提出了基于“组合平均差异系数”的多特征“多选一”对象融合识别方法.利用种子识别实验验证了以上方法的有效及优势.建立了数字散斑相关方法的匹配效果评价指标体系，建立了相关函数的等价类，提出了两种相关测度的改进算法.