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(包括平移和旋转)。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。本文介绍了电子稳像系统的组成和基本原理。通常电子稳像系统对输入的图像帧序列的处理过程分为运动矢量估计和运动补偿两个阶段。传统的电子稳像算法通常只能进行平移运动估计,即平移稳像。常用平移稳像算法有块匹配法,灰度投影法,位平面法,特征匹配法等。这些算法对平移运动估计有很好效果,但无法进行旋转角度的估计,因而传统电子稳像系统处理有旋转运动的图像序列稳定效果很差。目前,旋转稳像算法主要有基于频域的相位相关法和基于仿射模型的运动估计算法。本文对上述两种旋转稳像算法进行了研究和仿真对比,后一种方法是本文研究的重点。本文针对基于仿射模型的运动估计算法提出了三种改进方案,分别用菱形搜索快速算法替代耗尽搜索算法、用灰度投影算法替代耗尽搜索算法和基于图像特征的耗尽搜索算法来估计局部运动矢量。三个方案得到的局部运动矢量均通过仿射变换模型求取全局平移和旋转量,然后对图像进行补偿。算法验证的仿真序列图像由两部分组成,一是由软件生成的模拟旋转图像序列,二是由摄像机模拟的带有平移和旋转抖动的视频序列图。利用编写的算法程序完成了对仿真序列图像的处理,实现了所论述的三种旋转稳像算法的处理过程。根据品质因子PSNR的定义,评价每种算法处理后获得图像的准确度,对三种旋转稳像算法处理效果进行比较并得出各算法适用范围。仿真试验结果证明了本文所论述改进稳像旋转算法的有效性,经处理后能够提高动态图像的稳定性,消除视频序列的平移和旋转抖动。