近年来，无人机以其部署快速灵活、多任务属性以及高性价比等特点逐渐成为各国的研究热点。无人机应用广泛，在民用及军用领域均发挥着重要的作用。视频监控在无人机完成对地实时观测等任务中是不可或缺的。无人机飞行过程中存在着随机晃动、机身抖动和动作突变等因素会造成所获取的视频图像出现模糊、突变等不稳定现象，严重影响了视频监控的效果。当前，高清视频已十分普遍，具有高分辨率和监控范围广等特点。因此，使用电子稳像技术来进行高清图像的稳定，在无人机视频监控领域有着较好的应用前景。本文针对无人机视频监控中的电子稳像技术开展了相关研究工作，主要包括运动矢量估计与提取、运动矢量滤波和运动矢量补偿等三个部分。综合运用灰度投影匹配法和圆周投影匹配法对无人机视频图像的平移运动和旋转运动进行运动估计，提取帧间运动矢量。根据无人机视频图像的特点，对基于Kalman滤波器的Sage-Husa自适应滤波器进行了改进，将成像载荷的主动运动和随机抖动区分出来。通过滤波消除随机抖动产生的帧内模糊，获得更为有效的运动矢量。对多矢量平均算法进行了进一步的改进，利用改进算法对帧间运动矢量做出补偿。该算法在改进后，当视频图像出现噪声或帧间光照、灰度、对比度变化较大的情况下仍具有良好的补偿效果。在对以上算法进行仿真验证基础上，基于DSP技术，开展了嵌入式系统软件设计工作。基于TI公司的高速DM6467片上系统，对Linux系统进行了移植。运用达芬奇技术和高清视频编解码技术，对上述算法进行优化，降低了算法复杂度，使其能够在该系统上对无人机监控高清视频进行实时处理。实验结果表明，利用本文所提出的算法可获得稳定、清晰的视频图像序列，相关研究成果在无人机视频电子稳像应用中具有较好的借鉴意义。