对视频监控图像的去抖动视觉监测算法的研究,可更好的对存在尺度、旋转变换的监控抖动视频图像进行去抖处理。对视频图像进行去抖动处理,需要先计算出图像特征点之间的校正量,对视频进行补偿,完成对图像的去抖动视觉监测。传统方法依据像素灰度差值搜索最优匹配项,求解当前标准帧的偏移量,但忽略了对图像特征点的校正,导致视频图像去抖动效果不理想。提出基于卡尔曼滤波的视频监控图像去抖动视觉监测算法。提取视频监控图像的特征点,结合快速近似最邻近库理论匹配视频邻帧间的图像特征点,剔除错误匹配的图像特征点,结合卡尔曼滤波理论对视频监控图像特征点轨迹进行滤波处理,计算出滤波前后图像特征点之间的校正量,直接对监控视频进行补偿,消除监控视频抖动。实验结果表明,所提算法能够有效减轻视频监控图像的抖动现象,具有更强的实时性及健壮性。