传统的流场流速测量方法需要接触流场,且只能进行单点测量,随着图像分析算法的快速发展和激光技术以及CCD的出现,粒子图像测速技术(Particle Image Velocimetry,PIV)得以迅速发展。PIV技术能实现对测量区域内二维流场的无干扰测量,并将流场结构可视化显示。目前PIV技术已经成功应用到空气动力学、水动力学等实验中的二维流场测量中,为研究人员了解流场内速度的分布提供了有效的技术手段。本文分别研究了三种粒子流场测速方法:基于互相关算法的粒子图像测速技术PIV、粒子追踪测速技术(Particle Tracking Velocimetry,PTV)和混合算法。对这三种技术的测量原理、硬件设备,和算法实现逐一介绍分析。针对互相关算法中峰值精度和检测窗口选取问题进行了分析讨论。由于在复杂流场中采用经典松弛算法容易产生错误矢量,所以根据实际流场情况提出了自己改进的算法,改进的松弛算法在复杂的流场下能很好的抑制错误矢量的产生,并用MATLAB仿真实现得到较好的实验结果。为了提高空间分辨率和精度,节约计算时间利用标准粒子图像和实际流场粒子图像分析讨论了混合算法的实现过程,并将自己改进的算法用于混合算法中。对文中提到的算法用MATLAB仿真实现,并对结果进行比较分析,发现改进的混合算法匹配率更高,且更节约计算时间,能定量定性地反映流场流动情况。利用文中的算法可以对实际流场的分析作参考研究,具有较高的应用价值。