跑道识别是无人机着陆图像导航技术中的一项关键技术，对推动无人机着陆导航技术的发展及减少着陆过程中的事故具有重要作用。本文针对无人机着陆时要准确定位跑道以保障其着陆安全的问题，以某军用机场跑道图像为研究对象，研究了基于单目视觉的机场跑道识别算法，完成了部分硬件平台的设计以及算法在硬件平台上的移植。 着陆导航系统引导无人机到着降区域上空附近，启动机器视觉助降系统对着陆区主机场跑道进行识别，得到无人机着陆的位置参数供无人机着陆控制使用。本文从数字图像预处理技术出发，重点研究了图像分割和图像细化。在直线提取中，改进了传统的Hough变换仅仅能够检测直线而不能够确定直线端点的缺点，并对虚假端点的处理做了介绍。结合某军用机场结构特征对跑道建立数学模型，完成了主机场跑道识别以及参数确定，并通过仿真验证了算法的有效性。 在具体的硬件平台设计中，完成了FPGA外围电路的设计、DSP的EMIF接口电路的设计、电源电路的设计和输入电路的设计。并在文中给出了电路连接示意图。 程序的设计和调试是本文的重点，主要分为FPGA和DSP两部分。其中FPGA程序设计主要包括图像处理模块、SDRAM控制器模块以及控制模块程序的设计。图像处理模块完成图像灰度化和滤波操作，SDRAM控制器模块完成采集处理后数据到外部存储器的存储，控制模块主要完成FPGA和DSP的通信控制。以ACTIVEHDL为平台完成了FPGA内部程序的前端功能仿真和后端时序仿真，并以Signal TapⅡ为平台，程序下载到FPGA中进行实时验证。DSP程序设计主要包括对其内部各个接口模块的配置(如EMIF接口的配置、GPIO接口的配置)以及识别算法在硬件平台上的移植。硬件平台调试结果表明系统设计的正确性和合理性，FPGA和DSP程序的调试结果表明识别算法在硬件平台中运行的可行性和正确性。