电子稳像EIS(Electronic Image Stabilization)技术是图像处理技术和视频处理技术的热门研究之一,它能够有效解决由于摄像机载体随机运动导致的图像抖动问题,得到稳定、清晰、平滑的视频图像,同时也能提高目标检测、目标识别、目标跟踪的精度和人眼观赏的稳定性和舒适性,因此在军事领域和民用领域皆有很高的应用价值。本文以复合运动下的电子稳像算法研究为主线,深入分析了电子稳像的三大关键技术模块:运动估计模块、运动滤波模块和运动补偿模块。考虑到摄像机载体的复合运动带来图像抖动的复合性和图像场景的多变性,导致稳像算法的稳像精度低、处理速度慢的问题,本文主要从以下几点进行深入研究:(1)针对复合运动下运动状态的多样性和场景的多变性,造成传统特征点提取算法速度慢、分布不均匀的问题,本文采用了一种自适应阈值的ORB特征点算法。抖动图像有用信息多集中在图像中央区域,本文通过对图像进行感兴趣区域划分,能够有效地提升特征点提取速度。此外,针对不同场景下,图像信息存在一定程度的差异,若采用同一阈值进行特征点提取,往往会造成特征点数量不合适和分布不均匀的问题,因此本文对感兴趣区域分块处理并利用自适应阈值算法进行特征点提取,实现不同场景下均能获得合适数量且均匀分布的特征点。(2)为了提升运动估计的精度和速度,本文提出了最佳搜索区域的方法,将参考帧特征点作为中心,利用上一帧运动矢量的模来构建最佳搜索区域,能够有效地减小基于汉明距离的LSH特征点搜索匹配算法的搜索区域,从而提高特征点搜索匹配速度;另外,针对RANSAC算法精度不高的问题,采用PROSAC算法剔除误匹配的特征点对,提高特征点匹配精度,进而提升运动估计的精度。(3)为了提升稳像显示效果,本文利用卡尔曼滤波算法获得随机抖动分量,保留摄像机的有意扫描运动,使得运动补偿后的图像不但去除抖动还保留了真实场景变换,同时对最佳显示区域进行双线性插值,达到去除黑色区域的目的。另外,针对传统参考帧更新策略带来的帧间跳变问题,本文提出了一种自适应参考帧更新策略,使得帧间过度自然,显示稳定。(4)对本文算法进行实验,从主观和客观上分析实验结果可知,本文算法能够有效解决复合运动下的视频抖动问题,速度较对比算法提升1.26倍,实现了稳像精度和实时性的良性结合。