近来,随着手机等便携式摄像设备的发展,涌现出海量的非专业视频,其普及度之广,已经对人们的生活产生极大影响。非专业视频往往抖动大、可观赏性不高。因此通过一定手段优化增强视频质量就具有重要意义。本文在计算机多视角三维重构基础上,提出了一种基于多视角视频与第一视角视频的优化算法。探讨了基于第一视角视频的视频去抖与基于多视角视频的共同关注估计,并在此基础上实现了对多个第一视角视频的视频自动编辑。本文的主要工作有：(1)提出一种基于第一视角视频视角优化的视频去抖算法。首先,估计相机连续运动位姿。其次,通过多项式曲线拟合,得到相机三维运动的虚拟路径。然后,通过向量插值平滑视角朝向。最后,基于相机运动平滑曲线与平滑视角对视频帧进行筛选和修正实现视频去抖。在真实数据集上的实验结果验证了本文算法在针对便携式相机视频数据的去抖有效性。(2)提出了基于多视角视频的共同关注估计算法。建模了拍摄者对空间场景的关注关系并定义了关注距离。推导了通过均值漂移算法进行多维核密度估计的坐标迭代公式。在真实数据集上的实验结果证明了本文提出的基于多视角视频的社交结构估计算法的有效性。(3)提出了基于多个第一视角视频共同关注估计的多视角视频编辑算法。通过共同关注估计与拍摄者的时空关系分别对视频片段评价,最后通过有向图建模视频编辑过程,寻找最佳编辑方式。实验结果证明了本文提出测量方法的有效性。