无人机以灵活快速、结构简单、使用成本低等特点逐渐成为各国的研究热点。其航拍技术在侦察、搜索和救援、全景摄影、自然环境保护等领域,具有广泛的应用。无人机在飞行过程中,自身的机械振动、风力影响和动作突变等因素会使得拍摄的视频出现模糊、跳变等现象,严重影响了视频画面的效果。电子稳像技术具有灵活、稳像精度高、成本小等优势。因此,使用电子稳像技术对无人机航拍视频进行稳像前景广阔。本课题对无人机的电子稳像技术进行了深入研究,提出了解决无人机航拍视频序列抖动的有效方法。本文在研究电子稳像算法的基本原理、系统模型、实现方法的基础上,结合无人机自身的特征和实际的航拍环境,提出了结合SURF算法和自适应卡尔曼滤波的解决方案,对航拍抖动视频序列进行稳像处理,并通过系统的仿真和实际的实验对提出的方案进行了有效性验证,最后基于FPGA实现了电子稳像系统。基于相似变换模型结合SURF算法的稳像方案中,本文分析了常见的图像运动数学模型,对于无人机运动中存在旋转、缩放、平移等抖动选择了相似变换模型,此模型包含的四参数运动矢量基本满足本文稳像系统的要求。同时,模型复杂度满足无人机电子稳像对实时性的要求。在运动估计环节,应用了SURF算法。设计过程中,对SURF算法进行了一定的修改,整个SURF算法采用了流水线技术,在非极大值抑制设计中,对原算法的串行比较计算结构,设计成全并行结构,使得算法并行度更高。最后实现和验证了SURF算法的两层特征检测。通过实验验证,本文硬件实现的SURF算法能够对具有一定几何畸变、光照条件复杂的图像特征进行准确的匹配。在运动滤波环节,设计和实现了自适应卡尔曼滤波器。无人机运动情况复杂,既有快速的爬升运动,也有平稳的悬停。本文提出的自适应卡尔曼滤波能够实时改变滤波参数,达到了运动跟踪和运动平滑的平衡,并通过实验视频验证了算法的精度和效率。本研究为此算法设计了一个高效的硬件结构,并基于xilinx的Kintex7-325t FPGA进行了实现。通过对实现结果和实验数据的分析,本文实现的硬件系统可以实时对640×480分辨率的视频进行稳像,稳像处理后视频的PSNR值平均提高了5dB。