近几十年来，得益于空间技术的不断发展，人类对于地外星体的探索活动日渐频繁，而实施月球、火星等地外星体的无人着陆器或载人飞船软着陆也成为各国深空探测的主题。在月球着陆器着陆过程中，由于距离远、信号传输延迟、着陆持续时间短等原因无法实现人工实时控制，而传统的导航技术目前也无法适应软着陆任务的需求。因此，发展基于视觉的自主导航技术对于实现着陆器自主软着陆具有重要意义。本文主要针对着陆器着降阶段基于下降图像的水平速度测量和避障这两项关键导航技术展开研究。　　首先，针对着陆器在动力下降最后阶段仍具有水平方向上的速度、需要进行测量的问题，提出一种基于连续下降图像的方法来精确、鲁棒地测量着陆器的水平速度。根据下降图像在尺度、方向和视点等变化较大的特点，利用SIFT特征建立图像间的对应关系。在此基础上，结合中心投影构像方程、姿态和高度信息，建立匹配的特征点对与水平位移之间的映射模型，求取大量水平位移估计值。通过研究分析水平位移解算模型的特点，采用1点-RANSAC方法来快速有效地去除误匹配点。通过均值漂移算法进行搜索，实现对水平位移的高精度估计，进而求出水平速度。　　其次，提出一种基于FPGA级联高性能DSP的实施方案，在硬件上实现测速算法。采用FPGA并行运算的方式进行不同尺度空间极值点的检测，而由DSP进行SIFT特征描述子的生成，从而实现SIFT特征的实时提取。另外，对测速算法其余步骤也采用DSP编程实现，使测速算法能够满足实时性需求。通过仿真对比实验以及实际飞行图像序列来检验算法的性能。　　然后，本文研究了基于图像的避障技术，包括月面障碍物检测和安全区域选择两个方面的内容。根据一定光照条件下，由于起伏、凸起等造成的反射角度不同以及遮挡造成的阴影，月球表面障碍物的迎光面、背光面会出现较强的明暗变化的特点，提出用一种基于明暗相似度的概率模型来检测不同类型的障碍物，并生成二值障碍图像。在此基础上，提出一种基于区域障碍面积比例、障碍分布和区域中心平坦度的加权安全系数计算模型，对区域安全性进行评估并确定安全着陆区。　　最后，本文研究了着陆过程中安全区由识别到跟踪的转换机制，提出一种基于二项分布和多帧图像识别结果的识别跟踪自主转换算法。实验部分以转换算法在着陆过程中安全区识别跟踪转换和前视目标识别跟踪转换这两个领域的应用为背景，对算法的可行性进行检验。该转换算法使着陆器在着陆避障的过程中，能在满足规定的识别概率需求的基础上自主转换到对安全着陆区的跟踪状态，进一步提高了着陆的安全性。