电子稳像是新一代的稳像方法,它利用计算机图像处理技术实现图像序列的稳定。因为具有稳像精度高、体积小、重量轻、功耗低以及成本低等优点,它在军事和民用中都有广泛的应用前景。电子稳像的关键步骤就是运动估计和运动补偿。如何提高运动估计的效率和精度,如何判断并分离摄像机的场景拍摄和随机抖动,使运动补偿能够实时准确的稳定视频序列,是目前研究的热点。另外,如何对稳定效果作一个客观评价,需要制定一个统一的标准。本文分析了电子稳像算法的基本原理和主要方法,重点研究了用于电子稳像系统的各种运动估计和补偿算法,总结了各算法的应用背景。首先,对于处理摄像机平移运动,分析了一些较为典型的块匹配运动估计算法、灰度位平面匹配算法和基于图像灰度总体变化信息的投影算法;并提出了一种基于投影法的稳像算法:带运动矢量修正的投影算法(PMCA)。它充分利用了图像灰度的总体信息,只需利用灰度的行列投影做一次互相关运算,就可以得到运动参数值,大大提高了运动估计的速度;另外,通过运动矢量修正措施,防止了补偿最开始的错误向后续帧的传播。实验结果表明,该算法可以明显减轻摄像系统的平移抖动,且能实时跟随真实扫描场景。其次,对于处理摄像机的旋转和变焦运动,分析了特征匹配算法,提出了一种基于特征点匹配的电子稳像算法(FMVA)。该算法提取图像的特征点(边缘点),利用模板匹配的思想,以每一特征点为中心,建立特征窗;同时为了保证估计精度,通过匹配验证技术,很好地解决了特征匹配过程中出现的误匹配问题;补偿参数为当前运动矢量与平滑运动矢量之差,补偿每一当前帧得到整个稳定序列。实验结果表明,该算法可以有效去除摄像系统的旋转抖动,实时稳定视频序列。