粒子图像测速(Particle Image Velocimetry, PIV)是一种非接触式、全局的实验检测方法。其工作原理是在流体介质中加入示踪粒子，并采用外部光源照射平面，通过相机捕获粒子的图像，最后计算相邻图像之间的粒子位移，从而获得流场速度矢量。
目前常用的粒子图像测速算法有两种，即相关分析法和光流法。相关分析法通过提取两帧图像的窗口进行互相关计算，查找相关函数最大的匹配方向，作为该窗口中心的位移矢量。该方法原理简单、计算方便，因此被广泛应用。目前使用较多的是基于图像变形的多重网格迭代算法，该算法通过逐层缩小窗口尺寸和窗口间隔，逐步获得更高分辨率和更高精度的速度场，成为当前很多软件的基础。但是，由于相关分析法计算窗口内的统计平均位移，它仍无法实现单像素级别分辨率的速度场估计，因此在进行小尺度流动运动估计时效果不佳。
另一种常用粒子图像测速算法为光流法，可以提取单像素级别的速度场。光流法发源于计算机视觉领域，以光照不变假设和速度场平滑假设构建目标函数，再通过对目标函数进行极小化变分求解，得到相应的速度场。目前较为成熟的光流法均采用多尺度金字塔迭代方案进行求解，可以满足大粒子位移估计。近年来，光流法在粒子图像测速领域中得到了较多关注，有些研究还在变分光流的目标函数中耦合描述流体物理属性的方程，从而提高光流法对流体运动估计的精度和鲁棒性。但是，由于需要进行变分优化，光流法的计算效率较低，同时难以调节的超参数也限制了光流法的扩展与应用。
