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粒子位置、尺寸测量在科研、工程等领域具有重要的研究意义。干涉粒子成像(IPI)技术是一种目前倍受关注的粒子测量技术,其基本原理是基于Mie散射理论,通过测量粒子干涉条纹图的位置和条纹数/条纹频率得到粒子位置坐标和尺寸大小,其测量精度依赖于图像处理技术。因此,从干涉条纹图中自动提取干涉条纹信息是IPI测量技术的难点和关键。围绕这一研究内容,基于本课题组的研究基础之上,本文进一步研究IPI图像处理算法,所做的主要工作如下:1.分析了粒子干涉条纹图的光场分布,对粒子的圆形干涉条纹图和线形干涉条纹图进行了仿真。2.提出一种基于单向梯度匹配和傅里叶变换技术的干涉条纹图定位和条纹数/条纹间距提取方法,利用改进Rife方法对频率进行亚象素细分。对2D圆形和1D线形干涉条纹图进行了模拟,分析了条纹频率提取与重叠系数g的关系,给出了在不同方向重叠时,算法能准确提取出被覆盖粒子的位置信息和条纹频率的重叠系数。3.设计并完成了粒子定位测量的验证性实验。对60个随机分布的圆形干涉条纹图,算法得到的粒子对的相对距离比d￠d为19.47±0.02,其绝对误差和相对误差分别为0.06和0.31%。对于100个线形干涉条纹图,算法得到粒子对的d￠d为19.45±0.02,其绝对误差和相对误差分别为0.04和0.21%。实验结果表明,基于单向梯度匹配算法具有较高的粒子定位精度。4.搭建IPI光路系统,对45μm的标准粒子的粒径进行测量。测量结果为:对圆形条纹图,粒子测量粒径为44.49±0.27mm,其绝对误差和相对误差分别为0.51mm和1.13%。对线形条纹图,粒子测量粒径为44.55±0.30mm,其绝对误差和相对误差分别为0.55mm和1.22%。测量结果验证了算法的可行性。