图像视觉作为人类和智能设备对周围环境进行情景感知的重要手段,在社会生活中得到了广泛使用。其中图像视频不仅直接作为人类了解世界的信息媒介,还被许多智能设备,如无人机、智能船舶和自动驾驶汽车等,当作获取周围环境状态的主要方式。智能设备通过对视频图像序列的预处理、分析和识别,获得相关信息后,指导后续的运动路径规划和状态改变决策。但是在实际应用中,由于大气湍流、海浪或者路面颠簸等复杂环境情况,往往导致载体平台的剧烈抖动和旋转,造成视频图像序列的不稳定。从而严重影响视频成像质量,对后续的图像目标检测和相关决策规划造成不良结果。因此,为了提高视频质量,消除抖动和旋转运动,研究并使用一种视频稳像技术显得十分必要。早期最直接的方法,是采用机械稳像云台对摄像设备进行运动补偿,随后又提出了基于光学稳像的方法,减小了稳像设备的体积。但是该方法往往结构复杂且稳像效果不好,而随着数字图像分析等相关技术的不断发展,电子稳像技术因其结构简单,成本低廉而逐渐成为视频稳像的主要发展方向,但伴随而来的是相关应用范围和稳像速率的相对下降。针对当前稳像技术存在的问题,本文以电子稳像技术作为研究重点,设计并验证了一种基于光流传感器的视频稳像技术。该稳像技术首先采用三轴无刷云台对摄像设备进行机械稳像;然后通过对光流传感器的改进,使其输出关于载体平台准确的运动矢量信息,最后利用该运动矢量对视频图像序列进行按帧运动补偿,进而输出稳定的视频图像。该稳像技术应用了光流传感器高速高精度的特点,避免了传统稳像技术中运动矢量估计复杂且应用环境受限的问题。实验结果表明,相对于单纯的云台机械稳像,峰值信噪比提高了64.99%;而相对于传统的电子稳像,稳像时间减少了53.93%。因此该基于光流传感器的视频稳像技术,实现了与机械稳像的有益结合,并提高了实时性,在实际应用中具有现实意义。