电子稳像是一种基于计算机的视频稳定技术,它主要是利用数字图像或视频处理的方法分离出运动矢量,进而确定图像帧间偏移量,最终通过补偿来获得稳定的图像序列。电子稳像技术以其高精度,低代价,小体积等特点,在民用,工业以及军事等领域都得到了广泛的应用。电子稳像系统主要由图像预处理,运动检测和运动补偿等3个部分组成,其中运动检测部分最为关键,它主要由运动估计和运动判定2个部分组成;运动检测的精确性,鲁棒性、实时性会在很大程度上影响整个稳像系统的性能。论文首先分析了目前常用的电子稳像算法及其评价标准,并在此基础上根据对电子稳像精度和实时性的不同要求,分别提出了基于SIFT特征提取以及基于卡尔曼滤波器的电子稳像算法;利用上述方法对实际拍摄的视频序列进行处理,取得了比较理想的效果。对于匹配精度要求较高的图像序列,本文首先采用SIFT特征提取及配准方法得到匹配点对,然后基于RANSAC方法对匹配点对进行筛选,估计出仿射变换参数,然后进行补偿。对于有实时性稳像要求的图像序列,本文采用基于卡尔曼滤波器的快速稳像算法,首先对图像进行特征点提取,然后利用卡尔曼滤波器模拟出摄像机的运动轨迹,以区分摄像机的有意识运动和无意识运动,同时提高算法的速度;通过建立高斯金字塔,实现由粗到精的估计;并根据光流法思想,利用误差逼近法求出相邻帧间的仿射变换参数,以快速估计出帧间平移,旋转,缩放等运动矢量;最后采用特征点分组以及仿射变换参数权值计算法,提高了仿射变换参数估计的精确度。论文对上述2种稳像方法进行了深入的分析和研究,并通过对实际拍摄的视频进行稳像处理,对算法的稳像效果做了客观评价。仿真实验结果表明,稳定后图像序列各帧间的峰值信噪比都得到了显著提高,从而验证了上述2种算法的有效性。论文最后基于VC++编程开发了一套电子稳像系统软件,并利用不同的视频对其稳像功能进行了测试,实验表明该系统软件可以处理多种视频,基本上满足了常见视频序列的稳像要求。