无人直升机对起降条件要求低、飞行稳定性好、可控性好、遂行复杂任务能力强等特点,使其成为研究的热点。导航系统是无人直升机的核心系统,基于视觉的导航系统能够为其提供较为精确的位姿信息,成为首选方式。本文针对无人直升机视觉导航系统中的摄像机模型与标定、位姿参数确定、着陆目标实时跟踪等开展详细研究。本论文整体系统的主要思想是通过视觉导航系统,使无人直升机实现对预定目标识别和跟踪,完成无人直升机自主着陆过程。其内容为:(1)着陆引导标识预处理。通过成像设备采集图像,之后对采集到的图像进行直方图灰度化、噪声滤波、边缘检测处理。同时,针对边缘检测算子滤除伪边缘的不足,本文改进该种边缘算法,设计了一个基于Canny边缘算子原理的双阈值确定法,将图像灰度分为三个区域,通过求取三个区域的灰度平均值和每个区域灰度占总体的概率,之后求取方差的大小,确定方差最大时的最佳两阈值。通过实验仿真模拟,证明该方法能够有效加强边缘的强化和伪边缘的去除。(2)根据二维图像与三维场景的空间几何关系,定义相应的坐标系,建立摄像机成像模型。之后根据摄像机成像模型对摄像机进行标定,得到摄像机设备的内部参数。(3)在图像预处理之后,运用Harris角点方法对图像进行角点标记和提取。将得到的角点信息输入到建立的无人直升机位姿方程中,求解出无人直升机的姿态和位置。通过仿真模拟证明:无人直升机位姿算法是正确的和准确的。(4)对图像进行轮廓提取技术,基于视觉系统实现目标的检测和识别,实现目标定位。依据相关参考文献,设计一个基于有色噪声的无色卡尔曼滤波器,对目标进行实时跟踪。之后通过仿真模拟验证无人直升飞机目标跟踪识别的可行性。结果表明,该方法是准确可行的。