基于2D的方法主要通過估計(jì)單應(yīng)性矩陣，如基于運(yùn)動矢量的視頻去抖動算法，通過塊運(yùn)動估計(jì)來估算攝像機(jī)的全局運(yùn)動參數(shù)。利用RANSAC算法或圖像的SIFT特征匹配增強(qiáng)全局運(yùn)動參數(shù)估計(jì)的魯棒性。目前最先進(jìn)的基于2D的去抖算法是由Shuaicheng Liu提出的對同一時段多特征點(diǎn)軌跡平滑?；?D的方法雖然魯棒性較強(qiáng)、計(jì)算代價較小，但不能合理描述相機(jī)的運(yùn)動模型，無法對其運(yùn)動路徑和視角進(jìn)行優(yōu)化。

　　基于3D的視頻去抖技術(shù)以多視角幾何為基礎(chǔ)，通過構(gòu)建相機(jī)運(yùn)動模型并平滑相機(jī)運(yùn)動參數(shù)以達(dá)到視頻去抖的目的。相機(jī)抖動是產(chǎn)生視頻抖動的根本原因，相機(jī)運(yùn)動參數(shù)可直觀反應(yīng)相機(jī)運(yùn)動，因此通過平滑相機(jī)運(yùn)動參數(shù)去抖更加合理。

　　便攜式相機(jī)的拍攝內(nèi)容帶有拍攝者的主觀隨意性，其視頻圖像往往不滿足一般的圖像處理技術(shù)所必需應(yīng)用條件，一般的去抖動方法在處理此類視頻時的效果欠佳。鑒于便攜式攝像機(jī)視頻中造成抖動的主要原因在于攝像機(jī)拍攝視角的非均勻變化，本文基于對視角優(yōu)化進(jìn)行運(yùn)動補(bǔ)償?shù)乃悸罚岢鲆环N基于視角優(yōu)化的3D視頒去抖算法。主要貢獻(xiàn)有：通過攝像機(jī)運(yùn)動估計(jì)，對視頻幀進(jìn)行篩選和視角優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的方法能夠解決2D去抖算法對攝像機(jī)運(yùn)動估計(jì)不足的問題。