电子稳像技术作为一种稳像的手段,如今已被广泛用于视频处理中。视频受抖动的影响,画面常常会出现模糊、重影、跳变等现象,这样状况会导致糟糕的观影效果,甚至会引起观影人视觉疲劳。传统的稳像系统不是笨重占体积就是昂贵不易操作,很难满足现代科技的需求。电子稳像系统只需要通过数字图像处理就可以实现稳像,该技术轻巧、灵活、价格低廉且很容易通过软件方法实现。电子稳像大体流程为,首先通过一定的稳像算法计算出相邻帧间的运动参数,然后对参数进行滤波处理,最后对当前帧进行反补实现稳像。其中,运动参数的计算特别关键,它是整个稳像过程的重点。本文介绍了电子成像的空间模型以及在2维平面上物体之间相互转换的数学模型,为后面进行运动补偿提供理论基础。探讨了几种常用的稳像算法,指出各自的优点和不足。在运动滤波方面,提到均值滤波和卡尔曼滤波,重点介绍了卡尔曼滤波的工作原理。本文的重点放在了运动估计算法上,不同的运动形式对应不同的稳像算法。在简单的小平移运动中,本文主要研究了块匹配稳像算法,针对块匹配算法最耗时的搜索策略部分,介绍了几种典型的搜寻策略,并在自适应搜索策略的基础上提出了改进:当最小点不在窗口中心点时,根据最小点的位置来选择采用斜十字搜寻,还是正十字搜索,代替原来的当最小点不在中心时单一的菱形搜索。在复杂运动估计中,如旋转、缩放等,本文主要研究了基于图像特征的稳像算法,介绍了尺度不变特征算法SIFT和它的基本步骤。针对SIFT算法特征描述子维数太大导致特征匹配慢以及在形成特征描述子的过程中要先计算主方向严重耗时的问题,提出了改进:用特征点周围3个圆环共48个像素灰度值生成特征向量代替原算法中128维特征向量,并利用圆环的抗旋转性,消除原算法中主方向的计算。进行仿真实验,结果表明本文提出的对块匹配稳像搜索策略的改进能减少搜索点数,加快匹配的速度,对SIFT稳像算法改进能大幅加快稳像速度。