为充分利用光学相关识别系统的空间-频谱带宽，提高光学相关识别系统的速度和精度，提出一种基于多通道联合变换相关器和综合鉴别函数的旋转和缩放不变性目标识别方法，并将峰值位置变化标准差作为识别判据。首先，分析以局域峰值杂波均值为相位优选约束条件时存在的问题，提出新的相位优选约束条件——峰值位置变化值，用于选择一定旋转和缩放范围内目标的公共相位，将公共优选相位用于多通道联合变换相关器并结合综合鉴别函数实现了旋转和缩放不变性识别；然后，分析了当目标缩小或综合鉴别函数集成训练图像数量增加时系统的识别容限；最后，分析了场景图像中背景发生变化时所提方法的适用性。研究结果表明，在设定的图像尺寸和背景复杂度条件下，所提方法能够在9通道并行处理的前提下对目标缩小60%、综合鉴别函数集成9幅图像的旋转和缩放目标进行有效识别，且对像素数变化不超过50%的背景具有较好的适应性，提高了目标识别的速度和精度，对多通道光学相关器的实用化具有重要意义。

图像奇异值特征矢量以其稳定性和它在转置、平移、旋转和镜像变换下具有的不变性,被认为是一种图像的代数特征,广泛应用于图像匹配和图像识别.通过矩阵运算,证明了奇异值特征矢量在图像做缩放变换时具有不变性,并将这种性质运用于图像匹配.实验结果表明这种不变性与奇异值特征矢量在图像做转置、平移、旋转和镜像变换时所具有的不变性一样,是奇异值特征矢量能够作为图像代数特征的一个重要依据.