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（1）基于轻量级光流模型的粒子图像测速算法

粒子图像测速技术是实验流体力学领域中一种重要的非侵入式全场测量方法，通过在流体中播撒示踪粒子并记录连续时刻的粒子图像，可以计算出流体的瞬时速度场分布，为复杂流动现象的研究提供了直观而定量的实验手段。传统的粒子图像测速算法主要包括互相关法和光流法两大类：互相关法通过计算相邻两帧图像中对应窗口区域的相关函数来估计位移，虽然原理简单可靠，但受限于查询窗口尺寸，难以同时获得高精度和高空间分辨率的速度场；光流法基于图像亮度守恒假设建立微分方程求解速度场，能够获得像素级的稠密估计，但对光照变化敏感且计算耗时较长。近年来，深度光流学习方法在计算机视觉领域的运动估计任务中取得了突破性进展，为粒子图像测速算法的改进提供了新的技术思路。然而，现有基于深度学习的粒子图像测速算法存在模型参数冗余和预测精度不足等问题，限制了其在实际工程测量中的应用。针对这些问题，本研究提出了一种基于轻量级光流模型的粒子图像测速算法。该算法首先设计了一个输入为四分之一原始分辨率的孪生特征编码器，通过权值共享的方式分别提取连续两帧粒子图像的深度特征表示，这种降采样输入策略在保持特征提取能力的同时显著减少了计算量。随后，算法构建了四维的相关代价体来计算两帧图像特征之间的视觉相似度，相关代价体能够全面刻画每个像素在不同位移量下与另一帧图像的匹配程度，为准确估计流场提供了丰富的信息基础。在速度场估计阶段，本研究采用循环神经网络结构进行迭代更新，该模块可以通过多次循环迭代操作逐步细化速度场估计结果，而不需要堆叠多个独立的网络模块，从而有效避免了模型参数的过度增加。此外，为了提高模型的精度和泛化能力，本研究自主构建了包含多种流动类型的新粒子图像测速数据集，增加了训练数据的多样性。实验结果表明，本研究提出的轻量级光流模型在粒子图像测速精度方面取得了显著提升，同时具有模型参数少、推理速度快的轻量化优势。

（2）面向含遮挡结构物图像的级联深度学习检测框架

在许多实际的流动测量场景中，测量区域内往往存在固体结构物，如管道壁面、机翼模型或水工建筑物等，这些结构物在粒子图像中形成遮挡区域，对待测液相区域的速度场计算造成较大干扰。传统的处理方式通常需要人工对遮挡区域进行掩膜处理，这不仅费时费力，而且在复杂几何形状的情况下难以保证掩膜边界的精确性。针对这一实际需求，本研究设计了一种级联的深度学习框架，实现了非液相区域的自动掩膜和液相区域速度场计算的一体化处理。该框架由两个串联的深度学习网络模块组成：第一个模块专门用于图像分割任务，对粒子图像中的非液相干扰区域进行精确识别和掩膜处理；第二个模块在分割结果的基础上，对提取出的液相区域进行速度场计算。在图像分割网络的设计上，本研究构建了专门的分割网络结构，该网络采用编码器-解码器架构，编码器通过多层卷积和池化操作逐步提取图像的多尺度特征，解码器通过上采样和跳跃连接逐步恢复空间分辨率并输出像素级的分割结果。为了使分割网络能够准确区分粒子区域和遮挡结构物，本研究专门构建了包含多种遮挡场景的图像分割数据集用于网络训练。在速度场计算网络的设计上，本研究以前述的轻量级光流模型架构为基础，对其输入端进行了改进，使其能够接受经过分割处理的双输入图像，并提出了相应的双路径特征编码方案。改进后的网络能够有效利用分割得到的掩膜信息，在计算液相区域速度场时自动忽略非液相区域的影响，避免了边界区域的计算误差传播。同时，本研究也构建了相应的粒子图像测速数据集用于速度场计算网络的训练。实验结果表明，本研究提出的级联深度学习框架能够准确地对包含遮挡结构物的图像进行液相区域分割和提取，并在提取的液相区域内实现高精度、高空间分辨率的速度场计算，为复杂测量环境下的流场测量提供了自动化的解决方案。

（3）抗光照变化的深度光流学习模型与时空双递归多帧估计框架

在实际的粒子图像测速实验中，由于激光片光的能量分布不均匀、脉冲间激光强度波动以及散射效应等因素，前后两帧粒子图像之间往往存在亮度变化，这违反了传统光流算法所依赖的亮度守恒假设，导致估计精度下降和算法鲁棒性变差。针对这一问题，本研究提出了一种抗光照变化的深度光流学习模型。该模型采用六层特征金字塔结构进行从粗到精的多尺度速度场估计，每一层级上都进行全分辨率的流场预测，通过逐层细化的方式提高最终估计的精度。模型的核心创新在于将物理先验知识耦合到网络的训练过程中：一方面引入亮度梯度守恒假设，认为虽然图像绝对亮度可能变化，但亮度的空间梯度在短时间内保持相对稳定；另一方面引入散度-旋度守恒假设，利用流体力学中的连续性方程作为正则化约束。

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