为了识别空间目标的椭圆部件，提出了一种基于自适应光学图像的椭圆检测方法。首先，利用RL(Richardson-Lucy)方法对自适应光学图像进行复原，在此基础上，采用弧支撑线段(Arc-Support Line Segments, ASLS)方法对复原图像进行椭圆检测。针对ASLS算法使用的Canny边缘提取算法带来的“弧段过分割”和“语义信息差”等问题，提出了基于多尺度组合分组(Multiscale Combinatorial Grouping, MCG)边缘提取的解决方法。最后，针对ASLS算法使用优度指标等验证方法存在部分虚假椭圆的情况，综合利用多种几何指标进行约束，有效地消除了虚假椭圆。实验结果表明：椭圆中心点检测误差优于3 pixels，半长轴误差优于4 pixels，方向角误差优于3°。在重叠面积门限为0.65时，本文算法的准确率为85.7%、召回率为93.3%，F值指标为0.893，优于传统椭圆检测算法。