手持摄影设备、车载摄像系统、飞机或者舰船摄影平台等摄像系统由于其载体是晃动的，拍摄的视频经常存在抖动。视频抖动会导致观察人员因视觉疲劳而误判，并增大后续的图像处理的算法开发难度。电子稳像是新一代的稳像技术，它是利用数字图像处理技术实现图像序列稳定，因为具有稳像精度高、体积小、重量轻、功耗低以及成本低等优点，受到了国内外学者越来越广泛的关注。本文采用了基于特征匹配的电子稳像方法，和其他稳像方法相比，可以稳定包含平移和旋转等复杂抖动的视频。电子稳像的关键步骤就是全局运动估计，提高全局运动估计的精度和速度，将最大程度地提高稳像系统的性能。本文提出了一种基于KLT-RANSAC的全局运动估计算法，首先提取FAST特征点，针对特征点在局部区域密集的问题，采用了距离约束机制，剔除特征点集聚区域特征值较小的特征点，保留特征值大的特征点，使得最终提取的特征点分布均匀，数量适中；并且依据向量正交性原理，即亚像素级角点到其邻域某一点的向量和该点处的图像梯度正交，将FAST特征点的位置精度也提高到亚像素级。对提取的特征点进行匹配，本文将匹配过程分为粗匹配和精匹配，粗匹配就是对特征点做KLT匹配，再利用RANSAC算法进行精匹配，剔除粗匹配结果中的误匹配点。RANSAC算法在去除误匹配的同时也去除了分布在局部运功物体上的特征点，从而消除了局部运动对全局运动估计的影响。利用精匹配后的正确的特征点对，可以计算出更为准确的全局运动参数。在进行运动补偿时，采用了双线性插值算法，补偿后的图像无锯齿状线条和纹波，最终可得到稳定的视频序列。实验结果表明，基于KLT-RANSAC的全局运动估计算法计算出来的全局运动参数精确，且耗时短。经双线性插值运动补偿后的稳像视频画面自然无波纹和失真，整个电子稳像系统能满足实时性的要求，可以稳定存在局部运动和任意形式抖动的视频。