近几十年来，科学技术的迅速发展和图像处理技术的不断更新，基于视觉的仿人机器人进入大家的视野。由于机器人机械结构本身就存在抖动，再加上路面不平稳，另外缺乏专业的稳定设备，机器人所拍摄的图像通常伴随着抖动，给人们视觉感受带来了很大不便，同时对图像的后期处理也带来干扰，因此视频稳像技术越来越重要。视频稳像技术的目的就是去除视频中的抖动部分，来改善图像的质量和人的视觉感受。稳像技术作为图像处理方面的预处理阶段，在民用和军事方面有重大意义。本文主要研究了电子稳像的一般流程，研究了国内外关于电子稳像技术的现状，介绍了稳像技术的基本原理和主要的算法，块匹配法，投影算法，代表点算法等方法。通过了解仿人机器人的运动特性，设计了一种快速的灰度投影的算法并进行实验，实验表明这种快速的灰度投影算法对水平抖动和垂直抖动效果较好，适合仿人机器人的这种运动特性。对特征点匹配算法进行深入研究，并运用SIFT算子进行特征点提取和Harris算子提取特征点这两种特征点提取算子在稳像中的应用。并对KLT算法提取特征点的过程进行了改进，主要从特征点的提取方法，特征点筛选过程，基于相对误差值来代替绝对误差值等方面进行改进，最后通过卡尔曼滤波求出补偿参数，进行运动矫正，完成稳像过程。改进的方法时间上比灰度投影的算法复杂，但是可以较准确的处理图像的旋转运动和移动目标的情况。最后采用了电子稳像技术的评价标准，主观评价和客观评价，对实验结果进行评价。本文最后介绍了关于全自主仿人机器人稳像系统的设计。该部分介绍了仿人机器人运动特点，分别采用平移模型和旋转运动模型来进行稳像系统的设计，从机器人自身带的摄像头采集图像，经过稳像算法处理图像，最后输出稳像后的图像。