由于摄像载体的运动或拍摄平台的不稳定等因素，导致拍摄的视频序列产生各种不稳定现象，这些不稳定现象严重影响了拍摄视频序列的质量。这些不稳定现象在视频节目制作中，大大影响了视频节目的质量；在视频监控和视频跟踪系统中，经常会带来跟踪误差或跟踪目标的丢失；在军事领域，由于成像载体的不稳定，大大影响了目标的跟踪精度和制导精度。因此，在运动或不稳定的相机载体中，摄像系统的稳定化是一个十分重要的问题。视频稳定化技术，通过滤除相机的随机抖动，估计并补偿相机全局运动，从而消除或减轻视频序列帧间的不稳定，获取清晰而稳定的视频图像序列。视频稳定化技术不仅在商业应用，而且在工业和军事应用等方面都得到了广泛的应用。该技术主要涉及到失真图像序列建模技术、运动估计技术、运动滤波技术、稳定化效果的评价等技术。本文系统化地讨论了视频稳定化技术中的图像序列失真模型建模技术、空不变失真模型的稳定化技术、空变失真模型的稳定化技术、目标运动状态的估计技术、失真模型和失真频率的辨识技术、稳定化效果的评价技术等。本文的主要工作内容和创新点主要集中在以下几个方面：1．基于二维动态偏移场模型，提出了动态偏移场模型的三维描述形式，实现了对目标沿景深方向运动状态的描述。2．基于二维空不变动态偏移场模型，根据失真频率特性与运动模型的关系，提出了空不变失真图像序列的运动滤波技术，实现了视频稳定化系统中的运动估计、运动平滑和运动补偿等功能。3．基于二维空变动态偏移场模型，以空不变失真图像序列的运动滤波技术为基础，采用空变图像序列的运动估计和滤波技术，实现了透视失真序列的稳定化。如果已知原始无失真图像，选择其作为参考图像，实现稳定化的同时还可以实现空变失真的校正。4．基于三维动态偏移场模型，实现了跟踪视频序列的稳定化和对被跟踪目标运动状态的估计。5．基于运动估计的非平稳偏移序列，采用希尔伯特—黄变换的时频分析方法实现了对实际拍摄的视频序列失真模式和失真频率的辨识。6．基于视觉兴趣性的图像质量评价方法，提出了适用于评价视频稳定化效果的主客观相结合的评价方法，较之仅使用客观评价的保真度评价标准，能够更加有效的反映出视频稳定化效果的好坏。