针对摄像机拍摄目标过程中自身的随机抖动造成的视频序列不稳定，以及稳像补偿过程中边缘信息的丢失，提出了基于SURF(Speed-up Robust Feature)算法的全景电子稳像方法。首先，运用SURF算法提取当前帧图像和参考帧图像的兴趣点，将两幅图像的兴趣点进行匹配，建立两帧的对应关系。针对兴趣点数目较少及场景中部分区域特征相似的情况，引入了兴趣点位移一致性抑制策略，改进了RANSAC(RANdom SAmple Consensus)误匹配的剔除算法，使得运动矢量的精确度小于1 pixel。然后，判定参考帧的更新策略，获取平滑的运动变量。最后，进行运动补偿，运用图像镶嵌技术对丢失的边缘区域信息进行全景补偿，得到了高精度的全景稳像结果，实验得到的输出视频峰值信噪比(PSNR)提高了33.1%。