无人机具有体积小、成本低、安全性高等优点,在军用和民用领域都有很广泛的应用前景。传统的惯性导航方式由于累积误差以及GPS导航中GPS信号缺失等问题,影响了无人机的导航精度。通过图像采集,得到其特征信息,从而解决导航问题,这是视觉导航的基本思路,它具有自主性和成本低等优点。因而随着计算机视觉技术的发展,视觉导航作为辅助导航方式成为了研究热点。本文主要的研究内容是视觉导航中无人机姿态估计方法,所做的主要工作有:(1)深入研究了滤波、边缘检测、图像分割等图像处理的基本算法,导航系统中的坐标系转换,计算机视觉中摄像机坐标系、图像坐标系、世界坐标系等相对关系,为后续地平线检测算法和姿态估计方法提供理论基础。(2)提出一种有效的地平线检测算法,用基于最大类间方差的阈值分割方法将图像分割开来,进而进行边缘检测,并通过Radon变换和Hough变换分别对检测到的地平线进行了提取,得到了直线方程。与基于边缘检测的方法相比,出现误判地平线的现象较少,证明了所提算法的有效性。(3)提出一种基于地平线直线方程的无人机姿态估计方法。根据摄像机的投影映射关系,建立了地平线与无人机姿态角之间的关系。从而根据直线方程的斜率和截距,就可以进行姿态角的计算。(4)在对摄像机进行标定后设计实验对所提出的方法进行了验证,结果表明所提出的方法是可行且正确的。