嵌入式摄像头在情报侦测,医学检查,安防监控等领域均有广泛的应用。一些场景下,不可避免的机械震动会导致视频不够清晰,影响视频中信息的质量,因此摄像头视频数据的稳像技术在当今显得尤为重要。电子稳像由于其体积小,功耗低,效果好等优点成为了当今嵌入式应用的主流稳像方案,其中基于SURF特征点提取的电子稳像由于鲁棒性高等优点而受到重视。但原始SURF算法复杂度较高,软件实现实时性较差,其描述和匹配结果的准确性也有提升空间。针对以上问题,本文基于SURF算法进行了FPGA视频稳像技术的研究改进,有效提升了视频稳像效果以及实时性。本文首先对SURF算法的流程和硬件实现进行了改进。引入自适应阈值机制,使得每帧可以提取出数量相近的特征点;利用FPGA硬件资源丰富的优势进行电路实现,大大提升图像稳像所需要的非极大值抑制和特征点精确定位等复杂运算功能的并行处理能力;舍去主方向生成的步骤加快描述速度;将传统的描述子生成中的分割子区域由5×5修改为带有重叠采样的8×8,并将所有的子区域累加完毕后再次进行高斯加权处理,在匹配时引入阈值机制,增强描述的区分性和匹配的准确度;在估算运动模型时将RANSAC算法中耗时较大的迭代部分改为适合FPGA的并行实现,大大降低了算法处理时间。针对上述改进,本文接下来利用MATLAB对整体算法进行仿真,并对各个模块进行了硬件电路设计实现。最后,本文利用vivado自带的simulator对电路的各个模块进行功能仿真,并在xilinx的Zynq-7000系列xc7z100型号FPGA平台上对整个稳像系统进行验证,并利用测试集与其他相关文献提出的算法进行对比。结果表明本文设计的电子稳像系统可以有效提升视频的峰值信噪比PSNR,平均提升了13.85%;同时借助FPGA的并行优势,本文电路对于分辨率为640×480的视频处理速度可达125fps,在实时性和稳像效果上都有着明显的优势。