随着科学技术的迅猛发展,视觉系统以其信息量大等优点成为了一种重要的导航方式,在机器人视觉、视频监控、导航、飞行器等方面已经得到了广泛的研究和应用。目前,利用机载摄像机拍摄的序列图像分析飞行器的位置及运动参数已经成为信息化平台中的重要手段。因此,对视觉导航特别是针对飞行器的视觉导航研究具有重要的实际意义。本文通过CCD摄像机获取不同视角下的序列图像,提出了利用序列图像中目标的位置变化估计飞行器的轨迹位置的算法,整个过程主要包括目标模板提取,目标跟踪与匹配、轨迹结果分析。本文首先采用中值滤波和直方图均衡化技术进行图像预处理,降低外界噪声和光照的干扰对后续处理的影响,其次,采用基于自适应阈值的方法对图像进行分割,根据航拍图像的特征,提取目标。并提出了对基于边缘曲率的特征点检测方法的改进,利用动态支撑区(ROS)内候选角点角度剔除候选角点集中由于边缘噪声产生的噪声角点。然后采用基于kalman对目标进行位置预测,依据特征点匹配准则匹配,并在后续的图像中对提取的目标进行跟踪。再次根据多视图几何和透视投影技术,建立了轨迹估计的仿真数学模型、整个框架过程的实验环境和试验流程,最后并对本文工作做出了总结和提出了下一步工作展望。本文首先简单的介绍了视觉导航系统的应用领域和发展状况；其次,提出了一种剔除角点集中错误角点的方法；最后,在MATLAB平台上对飞行器的位置估计进行了仿真测试,对算法性能进行了分析。通过与真实数据位置的比较,验证了通过对序列图像中物体的轨迹来预测飞行器轨迹的有效性。