基于视觉的无人机自主着陆技术中需要从地面合作目标的特定形状中估算出无人机的高度、飞行姿态等着陆信息,本课题组为满足全天候下无人机自主着陆的要求,提出了一种基于地面红外合作目标和机载红外视觉系统的着陆新方法。但在实验过程中发现,由于红外合作目标处于较高温度温状态,在其周围容易形成模糊,该模糊对无人机位姿参数估计的精度影响较大。针对这一问题,本文分别从前期的合作目标设计和红外模糊图像的后期恢复两方面展开相关研究工作。首先,本文从合作目标的红外探测成像机理角度分析了热晕形成的原理。对红外合作目标热晕的形成原理进行了详细的热力学分析后,推导出形成红外热晕模糊的主要影响因素,利用Fluent仿真软件对热晕的形成进行仿真。同时对合作目标进行优化设计,以期从合作目标这一硬件上减小热晕模糊。实验表明,优化设计后的合作目标的热晕模糊与旧合作目标相比有明显的改善。然后,由于合作目标的热晕模糊形成原理与一般图像模糊不同。本文通过查阅大量现有文献资料选择了适用于本文背景的基于透明区域的模糊恢复方法。针对原方法中不能实现自动提取透明区域的问题,运用仿真与实验验证相结合的方法确定出了最大模糊比例,又利用改进的横井细化算法提取出了模糊区域,再运用基于透明区域的模糊恢复算法对图像进行恢复运算,实验表明,改进后的方法能够较好地去除合作目标的热晕模糊。其次,通过对实际图片中的模糊区域的灰度变换曲线结合仿真实验中的温度场变换规律进行研究,探索了另一种去除热晕模糊的方法,实验表明该方法能够一定程度上去除合作目标的热晕模糊。另外,由于背景温度不高且红外发射率较低等原因,背景在红外图像中呈现为较低能量,而模糊区域在图像中的能量特征没有合作目标明显,而奇异值分解与图像重构结合具有提取出图像中不同能量成分的作用。因此,本文研究了基于奇异值分解的热晕模糊去除方法,利用奇异值分解对图像处理后,对特征向量按大小排列,确定出适合的特征值进行重构以期得到清晰图像。实验表明,该方法有较好的处理效果。最后,通过对比实验,结合课题背景所需的自动提取要求,最终选择了基于透明区域的模糊恢复算法的改进方法作为本课题的最终热晕模糊恢复方法。