电子稳像技术是计算机视觉的热门研究领域,它能够处理摄像载体拍摄视频的画面抖动问题,提高视频的清晰度和稳定性,在军事领域和民用领域都已经广泛应用。由于载体姿态变化或抖动的影响,载体上的摄像系统拍摄出的视频会出现不稳定、模糊的现象。电子稳像技术是应用图像处理的方法,计算出图像的偏移大小并进行运动补偿,去除图像的抖动,最终获得稳定的视频。电子稳像技术比机械和光学稳像优点更加突出,在同等条件下,能够输出更加稳定的视频序列。运动估计、运动滤波和运动补偿是电子稳像技术研究中的重要环节,也是本文研究的重点,研究各个环节的基本原理并做出相应的改进。第2章推导了相机的成像原理,建立相邻两帧图像的变换模型;介绍电子稳像的经典算法,并对其理论进行分析,分析总结了部分算法的适用环境和优缺点,对本文用到的特征法和光流法着重的进行了一定的分析。第3章首先研究了传统的光流估计的主要方法,选用特征光流进行运动估计和匹配;指出传统Harris特征点选取的局限性,提出亚像素级Harris角点的距离限制选取算法,通过加入距离限制的机制,保证角点选取数量的合理性,并使特征点均匀分布在图像中,可以提高运动估计的速度和准确性;不使用传统的匹配方法进行特征点的匹配,而是选用KLT算法进行特征点的匹配,可以提高速度,应用光流金字塔改进KLT算法只适用微小运动的不足,实现对较大运动的跟踪匹配;分析筛选全局运动向量的方法,采用随机抽样一致性求取全局运动向量。第4章主要的研究内容是运动分离和图像补偿。将Kalman滤波应用到运动分离中,对含有随机抖动运动参数模拟出的轨迹进行滤波,分离出期望得到的运动轨迹和抖动部分的运动轨迹。图像补偿主要选用速度较快的最邻近插值方法,对视频图像进行稳像补偿;补偿后的图像会在边缘存在部分黑色区域,本文选取FMM图像快速修复技术,对稳定后的视频序列进行修复,消除了黑色边缘,提高了补偿视频的观察效果;最后从主观评价,峰值信噪比,图像差分方面对稳像性能做出了评价。