本文的研究内容源于一项机载视觉辅助着陆系统项目。根据项目需求，本文对固定翼无人机进场着陆过程中，利用机载视觉系统实现无人机位置和姿态参数的估计进行了研究。首先，本文研究了从着陆图像中快速提取特征直线的方法。根据天空和地面区域在蓝色分量上的差异，利用Otsu分类和RANSAC直线估计，实现了天地分割和地平线粗提取。通过抽样金字塔处理，在保证边缘直线提取精度的情况下，降低了灰度图像处理的计算量；通过对基于相位编组的Hough变换直线提取算法进行改进，不仅扩展了该算法的适用范围，还提高了算法的实时性与精确性。其次，研究了机载位姿参数视觉估计系统的硬件及软件构成。根据位姿参数视觉估计系统的主要功能，组建了系统的硬件平台；并对系统的软件进行了开发，包括软件的任务规划、线程的设计，应用程序总体实现流程，图像处理和位姿参数估计算法函数模块等。然后，为了验证位姿参数视觉估计系统的性能，搭建了一套以DM642开发板为核心的半物理仿真验证系统，用于在实验室环境下，模拟无人机由远及近的着陆过程，从而对位姿参数视觉估计系统在动态过程中的性能进行实验验证。最后，进行了半物理仿真实验，实验结果表明，本文所研究的位姿参数视觉估计系统能准确提取出所需的特征直线，估计出精度较高的无人机位姿参数，且具有较好的实时性。