旋翼型无人机（Rotorcraft UAV）具有体积小、成本低、携带方便等优点，在很多领域有广泛的应用。本文以旋翼无人机为对象，对其自主着舰过程中的目标识别技术进行了研究，通过在舰船上放置人工特征标识，利用计算机视觉技术对标识进行识别，以实现无人机着舰的精确导引。首先，利用标识本身的颜色信息采用了基于HSI空间的阈值分割方法，并针对海面光照条件不均匀的情况，进行了多组光照下样本的采集，通过统计来确定分割阈值。接着对分割后的图像进行形态学滤波，最后采用了边缘检测和轮廓跟踪的方法得到了标识的轮廓链码，为下一步的特征提取做准备。其次，根据着舰的特定场景要求选择了仿射不变矩作为特征不变量，同时出于实时性的考虑，本文提出了基于轮廓链的不变矩计算方法，并且设计了仿真实验从计算时间和准确性两个方面与传统方法进行了比较，结果表明了本文的算法实时性好，准确度高。然后，采用支持向量机方法设计了本文的识别分类器，并且针对本文的着舰背景，采集了多组自然条件下的样本作为样本库，通过离线识别实验来验证本文算法的有效性。结果表明本文的识别方案可以有效地识别出特征标识，并且能够很好地满足精度要求。最后，基于特征标识进行了位姿参数估计的初步研究，给出了标识特征点的估计，并且得出了着舰所需要的相对位置和姿态参数的计算方法。