在自然界中有很多昆虫能够感知天空光的偏振模式并以此信息进行精确导航,科研人员模仿昆虫的导航行为开展大量的仿生偏振光导航研究。目前在仿生偏振导航应用中所使用的偏振导航传感器为点源式光电传感器和多通道式图像传感器,二者均无法同时满足高稳定性、实时成像和高集成化三大要求。随着纳米技术的快速发展,新开发出的基于像素偏振阵列的偏振相机能同时满足这三个要求,因此本论文对基于像素偏振阵列的偏振相机在仿生偏振导航领域的应用开展研究。本课题主要开展了以下三个方面的研究工作:（1）针对从偏振相机拍摄的原始图片中提取的0°,45°,90°和135°四幅偏振图片存在空间分辨率损失的问题,采用双线性插值算法和基于梯度的插值算法进行分辨率补偿。对两种插值方法进行展开研究并进行插值算法性能比较。根据马吕斯定律对像素偏振相机开展标定实验,计算偏振相机的标定穆勒矩阵。（2）研究了太阳方位角信息提取方法,针对使用斯托克斯矢量计算的偏振角图片无法辨认出子午线的问题,采用坐标系重绘的方法进行坐标轴转换得到以子午线为对称轴的偏振角图片。研究两种太阳方位角的计算方法,即基于特征向量的太阳矢量估计方法和基于图像的太阳方位角计算方法,并利用偏振度分布解决太阳方位角的180°歧义性问题。（3）搭建了有效的导航测试装置开展航向角测试实验,对两种太阳方位角的计算方法进行航向角精度测试对比。实验结果表明基于图像的航向角计算方法的误差均值为0.332°,最大误差为0.882°;基于特征向量的太阳矢量计算方法的航向角误差均值为2.304°,最大误差为3.372°。研究了太阳高度角和偏振导航精度之间的关系,开展不同时间段的航向角测试实验。实验得到的航向角误差曲线趋势符合单点散射瑞利模型的理论,同时也证明了早晨和傍晚时刻是应用仿生偏振导航的最佳时间段。