微小型无人直升机由于其成本较低、运动灵活等特点在军事和民用领域得到了广泛应用。作为微小型无人直升机研究领域的重要组成部分,视觉系统近年来一直受到国内外高校和研究机构的重视。本文提出了一种无人直升机基于无任何人工标识的自然环境中进行自主着陆时,可以检测出可供降落的平面和直升机位姿参数的单目视觉算法。首先,介绍了本文的研究背景和研究内容,并在此基础上对基于视觉的自主降落系统和前人采用的一些方法进行了阐述,指出了这些方法中存在的不足之处。论文介绍了摄像机的模型和摄像机标定。详细描述了Harris角点法和SIFT特征提取法,比较了这两种方法的不同点和它们的适用范围。其次,本文研究了如何检测出可供直升机降落的区域。计算出视图间的基本矩阵和由地面所在平面诱导的单应矩阵,进而由基本矩阵推出本质矩阵以估计摄像机的运动参数,在相差一个尺度因子的情况下计算特征点的三维空间位置,并估计平面的单位法向量。如果地面倾斜度可接受,则将第二幅图像的像点单应映射到第一幅图像,根据像点是否重合识别出可供降落的区域。实验结果表明算法能够可靠地检测可供直升机降落的区域。最后,本文通过分解单应矩阵方法对直升机在降落过程中的位姿进行估计,并与控制点方法得到的值进行比较。实验结果表明,该位姿估计的精度能够满足直升机的自主着陆的要求。