车载视频在动态背景下往往会出现视频图像抖动的问题，而常用的Harris特征点提取算法在处理此类图像时，所提取的特征点常存在分布不均匀、易产生伪特征点等缺陷，进而影响电子稳像效果，由此提出一种基于分区融合特征点提取的稳像算法。首先利用Prewitt边缘检测提取图像的边缘信息，并对车载视频的边缘提取图像进行分区处理；再使用Harris和AKAZE算法对不同区域图像进行特征点提取；在完成分区特征匹配后，通过计算运动参数并进行加权融合，得到全局运动参数，使用卡尔曼滤波器平滑运动参数；最后，根据得到的运动参数对车载视频进行补偿，从而得到稳像后的视频。实验结果表明，改进后的算法显著提升了稳像效果，稳像后视频的PSNR值约提升了5.2%,且具有较好的实时性。