随着科学技术的发展,电子稳像作为一种方便快捷的稳像方法得到广泛应用。摄像设备受到环境因素的影响,会发生抖动,引起拍摄视频或图像的不稳定、模糊。这不仅严重影响人们从视频图像中获取对自己有用的信息,而且对视频图像的后续处理及利用造成很大不便。电子稳像直接对获取的视频图像进行处理,来消除抖动。本文针对红外视频中的旋转和平移抖动展开研究,提出一种基于陀螺仪和特征点匹配的综合性方法。本文对稳像的基础理论进行详细阐述,阐述了视频模糊产生机理、图像运动模型,构建了电子稳像的数学模型。详细论述了几种常用的运动估计算法,对其优缺点进行分析,并做了部分改进。针对传统算法对视频中旋转抖动不敏感的问题,本文在视频采集时利用陀螺仪记录摄像设备的旋转角速度,对记录的数据进行卡尔曼滤波,线性插值后,积分求得旋转矩阵,进而求得准确的摄像机旋转运算矢量。此方法可以有效避免红外图像灰度级不明显的缺点,并减少了运动估计中的计算量。针对陀螺仪无法获取摄像设备平移抖动的问题,本文通过SIFT特征点匹配进行平移运动估计,首先通过Sobel算子进行特征区域寻找,在特征区域上进行特征点匹配后,利RANSAC算法筛选误匹配,并通过改进的k邻近避免了人为介入设定阈值,提高了算法对不同场景的适用性。针对本文方法,采集视频进行了验证。实验结果表明,本文方法可以有效的消除视频中的抖动。