电子稳像是一种对视频抖动进行补偿抑制的图像处理技术,应用前景广阔。电子稳像系统通过图像全局运动估计、运动平滑滤波以及图像运动补偿来实现视频抖动的抑制。本文分别从相机运动成像时视频帧间运动模型、图像运动估计、运动平滑滤波以及运动补偿方面展开研究,并针对稳像技术在手持成像设备中的应用,提出了一种新型的快速电子稳像方法。首先,本文建立了相机运动成像条件下视频帧间的运动模型,总结了电子稳像系统的基本结构与技术难点。针对手持成像设备绕任意中心旋转和大范围平动所导致的视频帧间复合运动,提出了一种旋转中心在图像中心的帧间运动等效模型,有效简化了稳像系统中图像运动估计在算法设计和实现过程中的复杂性。本文深入分析了基于特征点跟踪和基于灰度信息匹配的两类帧间运动估计方法。针对手持成像设备视频帧间的复合运动,基于复合运动等效模型提出了一种新型的快速运动估计方法。该方法采用了图像局部运动估计矢量来实现帧间旋转角度和平移矢量的快速估计,并引入了图像金字塔、采用了改进的六边形搜索算法,在减少整体算法计算量的同时增加了运动估计的范围;此外提出了一种错误局部运动估计的剔除方法,增强了算法对运动前景或单一灰度层次图像的鲁棒性。针对图像平滑滤波技术,本文重点讨论了贝塞尔曲线拟合、均值滤波以及卡尔曼滤波在实时电子稳像系统中的具体应用,通过实验仿真对比,论证了在手持成像设备稳像系统中,卡尔曼滤波在滤波效果和实时性方面具有显著优势。针对图像运动补偿方法,本文详细阐述了两种图像补偿方式:直接法和累加法,并对补偿过程中所采用的图像灰度插值技术进行了分析。最后,考虑到手持成像设备的视频帧间运动特点以及对稳像系统的时效性要求,本文提出了一种基于图像复合运动等效模型的快速电子稳像方法。该方法采用了基于等效运动模型的运动估计方法,并结合卡尔曼滤波和基于累加法的运动补偿方式,实现了抖动图像序列的实时稳定与输出。在MATLAB环境下,本文对上述稳像方法进行了算法实现,实验结果表明:该方法在视频抖动稳定范围、时效性等方面较现有主流方法具有明显优势,满足了手持成像设备的快速稳像要求。