随着摄像设备应用的日益广泛,摄像平台变得越来越多样。通过车载摄像系统、手持摄影设备、飞机或者舰船摄影平台等得到的视频信号往往会因为摄像机的运动而发生抖动。视频抖动不仅会影响视觉效果,容易使观看者产生晕眩进而导致误判和漏判,并且给进一步的图像分析带来困难。可见,如何将这些视频信号转化为高质量的稳定视频具有重要的应用价值。通常电子稳像算法主要包括三部分:全局运动估计模块,运动平滑模块和运动补偿模块。其中运动估计模块是通过各种不同的算法对图像进行分析,估算摄像机的全局运动参数;运动平滑模块将全局运动分为主观运动和抖动,符合摄像者主观意愿的为主观运动,需保留;运动补偿模块则是通过运动平滑模块提供的抖动参数,直接利用图像处理的方法使图像上的像素按被检测出的运动偏移反方向做等量移动,实现图像的像素重组,从而达到稳定视频的目的。本文在现有研究的基础上,综合考虑了算法的鲁棒性和智能性两个问题,设计并实现了一种基于特征集合匹配的鲁棒性稳像算法,所完成主要工作如下:(1)为保证稳像系统的鲁棒性,算法在进行特征匹配时融入亮度变化自适应模型并利用特征匹配误差分析和运动一致性原则对特征初步匹配结果作有效性验证以提高算法对光线变化和局部运动物体的鲁棒性。(2)为提高稳像系统的智能性,提出一种基于特征集合匹配关系的抖动检测方法。该方法通过对帧间运动参数进行分析确定视频是否有抖动发生,进而确定是否需要做进一步的运动补偿处理,从而避免在视频没有发生抖动时产生由补偿引起的系统效率下降。(3)在以上研究工作的基础上,成功开发一套数字图像稳定系统,该系统在拍摄场景具有一定的纹理信息时,即使场景中发生光线变化和存在产生局部运动的前景物体时,仍具有较好的稳像效果。