计算机视觉导航技术具有精度高、不受电子干扰等特点,因此在无人机导航中受到越来越多的关注,本文将计算机视觉技术应用于无人机的自主着陆导航中。首先,介绍了计算机视觉的理论基础,研究了图像滤波去噪的方法,对图像的边缘提取方法进行了分析和实验,并比较了它们的优缺点,从中选择了一种比较适合本课题研究的边缘提取方法。其次,对图像跟踪中的摄像机进行了标定,从动态无人机着陆视频中获得静态图像后,运用图像处理技术对地平线以及跑道边缘线进行了提取,并提出了一种对跑道进行检测与跟踪的算法,在此理论基础上进行了实验仿真,结果表明此方法具有一定的可行性和准确性。对图像处理的时间进行了分析,提出用专门的硬件来弥补计算机视觉和数字图像处理领域数据量大、计算复杂、算法不易调试的缺点。然后,在无人机自主着陆视觉导航方法的实现过程中,一个十分重要的环节就是需要建立摄影测量坐标系以及它们之间的变换关系。在此基础上对无人机飞行参数进行了理论推导,并进行了实验验证,结果表明此方法具有一定的可行性。最后,简单地总结了本课题的内容,并对本课题的研究方向进行了展望。