计算机视觉由于其经济、无源、信息丰富等特点,成为无人机自主着陆中不可缺少的重要信息源,利用视觉信息对飞机着陆进行导航已经成为一个崭新的研究课题。本文以国家自然科学基金项目”基于视觉的无人飞行器自主着陆导引信息实时提取与转换”为背景,以机载摄像机获得的飞机着陆过程中的机场序列图像为研究对象,研究利用计算机视觉的理论,通过数字图像处理方法以及代数与几何知识,实时提取飞行参数,为飞机自主着陆提供导航信息。本文主要在以下四个方面提出了一些新的方法和尝试。首先,在特征提取阶段,文中提出了一种局部使用方向小波变换的方法,该方法提取出的特征具有信息完整性、准确性以及抗噪性等特点。其次,在直线检测阶段,文中提出一种基于线性函数与二次函数相结合的预测方法,将其与Hough直线检测方法相结合,大大提高了运算的速度和检测的精度。在此基础上,文中提出一种计算飞机飞行参数的新方法,它克服了传统方法中利用点对应关系而难于提取特征点的问题,也不需要人为设置着陆标识,只需对两条跑道边线和一条着陆线进行检测,这些线具有明显的可视性和直线性,由此可直接算出飞机的三个姿态角;也可以利用地平线和跑道边线实现上述目的。若跑道的宽度是已知的,进而可以算出飞机的位置矢量。最后,本文尝试了一种直接利用图像特征,对飞机的飞行状况进行控制的方法。在控制调整过程中,用三次样条插值方法,利用三次样条的光滑性可以使飞机整个调整过程能够平稳完成。理论分析和实验结果表明,基于视觉的飞机自主着陆导航是可行的,而且具有一定的实时性和较高的计算精度,适合为飞机实时着陆进行导航。