本文根据科研项目《车载雷达前向防撞报警系统》的研制要求,在研究了电子稳像的基本概念、原理以及目前国内外典型稳像算法的基础上,结合车载视频序列的特点,设计并实现了一个基于灰度投影的车载稳像系统。该系统通过对当前图像和参考图像进行灰度投影、相关计算后,得出图像间的运动矢量,然后采用平移模型对当前图像进行补偿,最后得到稳定的输出视频序列。本文主要的工作如下:　　1、在运动矢量估计方面,首先从理论上分析不同的运动矢量估计算法,尤其对目前使用较多的基于特征点的匹配算法和灰度投影算法进行实验对比与分析,最终选择灰度投影法作为该系统算法的运动矢量估计算法。本文采用的灰度投影法从图像整体灰度变化出发,进行运动矢量估计,在实时性和精度上都具有较好优势,并且具有一定的抗干扰性。　　2、在实际应用中,道路环境往往复杂多变。尤其是一些恶劣天气,造成所拍摄图像对比度比较低,而灰度投影法要求图像必须有一定的对比度,否则会降低算法的估计精度。为了减小天气条件对算法估计精度的影响,分别采用直方图均衡化和改进后的高低频分别增强的方法对图像进行预处理,实验表明,两种方法处理后都在一定程度提高了灰度投影算法的估计精度,而本文采用改进后的图像增强法进行预处理,投影法估计精度更高,虽然整体算法的时间开销有所增大,但基本满足实时性要求。在参考帧选择策略方面,本文对相邻帧补偿方式进行改进,减小累积误差对估计精度的影响。此外,为了避免错误补偿拍摄中存在的扫描运动,本文采用卡尔曼滤波算法对估计出的运动参数进行滤波处理,分离出扫描运动和随机抖动分量,进一步提高算法的估计精度。　　3、设计并实现了一个基于灰度投影的车载稳像系统,对实际拍摄的车载视频进行稳像处理实验,并对算法进行测试和评价。实验结果表明该方法能有效的实现车载图像的稳定,处理速度基本达到25帧/秒,满足车载稳像系统的实时性及稳像精度要求。