粒子数字全息技术基于对粒子衍射光和参考光在物平面所形成的干涉图样的分析来获取样品的三维空间形态，是一项三维成像技术。由于粒子数字全息技术具有测量和再现颗粒三维空间分布的能力，被广泛应用于动态流场、柴燃油喷雾的分布、微生物样品的检测等领域。　　在粒子数字全息技术的应用中，关键任务是全息图的获取和全息图颗粒信息的分析，比如颗粒的分布、三维空间位、粒径大小、相位信息等。传统的全息图分析方法是数值重构，需要设定固定的步长，在不同记录距离下反演再现全息图，再利用判焦函数，判断被测颗粒是否处于焦面上，从而得到颗粒的空间记录距离。该方法存在繁琐费时、计算量大、判焦函数误差等缺点，极大限制数字全息技术在三维动态流场领域的实时检测应用。　　本文将希尔伯特-黄变换法（Hilbert-Huang Transform简称:HHT）引入到颗粒数字全息领域，提出一种新的全息图分析方法，直接从全息图中获取颗粒的空间位置和粒径大小。基于希尔伯特-黄变换法，通过经验模态分解(EMD)将颗粒全息图的径向光强分解为一系列本征模态分量(IMFs)。再对第一本征模态分量(IMF1)进行希尔伯特变换得到频率随径向位置变化的希尔伯特谱图。线性拟合第一本征模态分量的希尔伯特谱图可直接得到颗粒的轴向位置，而颗粒的粒径大小可从谱图的奇异点位置直接计算得到。希尔伯特-黄变换法不需要预设任何基函数，而是基于信号本身的特征进行分解，因此整个过程快速并且自适应性强。　　而在提取颗粒进行径向光强信号之前，首先必须确定颗粒的中心位置（也即干涉图样的中心对称点），才能从中心点出发沿径向提取全息图的光强分布信号。　　传统采用霍夫变换法进行圆心定位，基本思路是将样本点转换到参数空间，将坐标空间的图像检测问题转换为参数空间的数值累加问题。随着样本点数目的增加，参数空间的维数随着增大，出现运算速度变慢，占用内存空间大等问题。极大限制了球形颗粒全息技术在三维动态空间的检测与应用。　　考虑到颗粒全息图干涉图样存在对称分布的特点，本文将互相关算法引入到颗粒全息图的中心检测中，任意提取一维光强分布信号，任意位置对其进行截断，将两段信号进行互相关运算，检测相关峰位置即可直接获得该信号的中间对称点，从而得到颗粒的中心位置。互相关(CCC)圆心检测方法充分利用颗粒全息图干涉图样对称分布的特点，避免样本空间的全局检测和参数空间的转换问题，更加高效、快速、精确。　　数值模拟和实验结果都验证了将希尔伯特-黄变换法（HHT）和互相关算法(CCC)相结合，用于颗粒数字全息领域的可行性、准确性和高效性。拓宽了颗粒数字全息技术的应用领域，有望将数字全息技术推广到动态实时的三维空间流场检测。