本课题的研究内容源于一项机载辅助着陆系统项目。根据项目需求,本文对无人机自主着陆过程中,跑道目标识别的相关技术进行了研究,设计了一套地面模拟验证平台,对所研究的方法进行了相应的验证,并取得了良好结果。首先,概括介绍了国内外自主着陆技术的现状,通过分析无人机拍摄的前视机场图像,确定了视觉处理中标识别的流程。根据跑道目标在不同着陆阶段反映出的显著特征,提出了一种基于直方图局部极小值的自适应阈值分割方法,可以在远距离时有效对跑道目标区域进行分割。同时利用一种改进的Canny边缘检测方法,可对中近距离的跑道目标边缘信息进行可靠提取。其次,以跑道区域及边缘信息为基础,分析了上述两种图像处理方法的适用范围,确定了一套完整的跑道目标识别方法,根据视觉计算的特点分为远、近两个阶段。针对远距离阶段,本文使用模板匹配的方法对跑道目标进行识别,而在近距离阶段则使用一种基于直线特征识别方法,对跑道的区域进行确认和识别。通过设定换条件,实现了在由远及近的过程中识别方法的自动切换。再次,为了验证图像处理算法与整个识别方法的正确性,设计和搭建了一套以DM642嵌入式系统为核心的拟验证平台,用于在实验室环境下,无人机着陆时的场景进行模拟,从而对本文所研究的跑道识别方法进行实验验证。最后,相应的实验结果表明,所设计的跑道识别方法在整个模拟着陆阶段内是有效的,并