舰载无人机具有作战范围广、效费比高、零伤亡和能在恶劣条件下执行任务等诸多优点,当前其发展受到世界各军事强国的高度重视。在舰载无人机的整个作战链条中,着舰是非常重要而又困难的环节,也是最易发生事故的环节,因此尽快研究出有效的无人机着舰引导方法具有非常重要的意义。视觉导航方法利用视觉传感器获取图像,通过图像处理得到导航所需的各项参数,具有使用方便、成本低和精度高等优点。此外,视觉导航方法不依赖于卫星,且其工作波段远离当前电磁对抗的频率范围,具有较强的战场环境适应能力。因此,采用视觉导航的方法独立完成或辅助完成无人机自主着舰已成为一种发展趋势。本文以基于机载视觉的无人机自主着舰引导为研究背景,根据无人机由远及近的着舰过程,系统研究了基于地平线和海天线检测的无人机定姿、海面舰船目标定位、海面舰船目标自动分割、无人机和舰船目标相对位姿估计等方面的相关技术。论文的主要研究成果如下:1.根据地平线和海天线的成像特点,提出了新的地平线和海天线检测方法用于计算无人机姿态参数,并给出了一种检测结果有效性分析方法:①基于类间方差的由粗到细地平线检测方法,该方法采用先粗检测再细检测的策略进行地平线检测,具有稳定性强、精度高和速度快等优点,能够有效地检测出复杂背景下的地平线。②基于黑白模板相关的海天线检测方法,该方法充分利用了海天背景图像的特点,仅需对图像中若干小区域内的像素进行处理,能够快速稳定地检测出海天线。③地平线和海天线检测结果有效性分析方法通过计算置信度来判断检测结果的有效性,能够有效地分辨正确和错误的检测结果。2.对海面舰船目标进行准确定位是无人机着舰引导过程中的重要内容,论文针对海面舰船目标定位问题,进一步研究了单目运动轨迹交会法,提出了基于视角残差平方和最小准则的求解方法以及基于杂交粒子群和Fisher信息矩阵的观测器轨迹优化方法。利用优化的单目运动轨迹交会法对舰船目标进行定位,效果优于传统方法。此外,在理论上将单目运动轨迹交会法拓展到多目运动轨迹交会法,并给出了多目运动轨迹交会法的求解方法和观测器轨迹优化方法。相对于传统的交会拟合法,多目运动轨迹交会法具有更好的测量精度和适应性。3.从海面背景图像中准确地分割出舰船目标是测量无人机和舰船目标相对位姿的重要前提,针对海面舰船目标自动分割问题,提出了两种基于视觉显著性和图论的舰船目标自动分割方法:基于Context-aware和图割的舰船目标自动分割方法、基于Frequency-tuned和随机游走的舰船目标自动分割方法。这两种方法将视觉显著性检测方法与基于图论的交互式分割方法有机地结合起来,实现了人工交互式分割方法的自动化,能够有效地对海面舰船目标进行自动分割,相对于传统方法优势明显。4.针对无人机和舰船目标的相对位姿估计问题,提出了两种相对位姿估计方法:①基于目标轮廓模型的相对位姿估计方法,该方法通过匹配和配准当前图像中的舰船目标轮廓与模型库中的舰船目标轮廓得到无人机和舰船目标的相对位姿参数,具有稳定性强、精度高等优点。②基于红外标志灯组的相对位姿估计方法,该方法通过检测跟踪事先布置在舰船目标上的红外标志灯组来计算无人机和舰船目标的相对位姿参数,简单易行且精度较高,具有较强的工程实用性。