激光成像雷达是一种具有较高的距离分辨率、角分辨率和测量精度的新型高精度成像传感器。研究基于激光雷达的三维目标自动识别技术具有重要的军事应用价值和理论研究意义。本文以激光成像雷达为背景,以激光成像雷达仿真的三维模型为实验数据,以自旋图为目标特征,以相似性度量为匹配算法,研究了基于自旋图的三维地面目标自动识别。本文的主要研究内容如下:(1)在三维目标数据的获取与处理方面,分别针对地面真实数据和加载的三维模型,分析了激光光束与场景相交点坐标的求解过程,仿真出三维点云数据;讨论了激光成像雷达数据的表达方式,并选择适合于本文自旋图算法的不规则三角格网表示三维模型;提出了三维点云数据的目标提取方法以及三维表面重建方法。(2)在基于自旋图的目标识别算法方面,介绍了自旋图的生成过程,提出了场景目标和模型目标识别的四个识别指标,并且针对该识别指标,提出了组合识别准则;组合识别准则可以针对不同的成像条件进行自适应调整,可以达到性能和效率的平衡。该目标识别算法的主要思想是:将三维激光成像雷达点云数据转换到二维自旋图空间,那么三维目标识别的问题就转换为二维场景自旋图和模型自旋图的匹配问题。(3)分析了三维目标运动时的成像模型以及目标几何畸变的类型,并推导出目标几何畸变大小与目标运动参数之间的关系、成像几何畸变对特征提取的影响。(4)在三维目标识别实验方面,首先建立了典型地面目标数据库,其次研究了目标空间分辨率、激光雷达测距噪声、目标遮挡率以及成像几何畸变四个方面对目标识别结果的影响。实验结果验证了本文提出的目标识别算法的可行性。本文的研究可以为激光雷达三维目标识别系统的设计提供参考。