再入大气层飞行器在返回大气层时，其速度达到高超音速，飞行器与气流之间的摩擦会使得飞行器表面温度急剧升高。航天工程上需要了解在高超音速气流中作用于飞行器表面的热通量，即单位时间内在飞行器表面单位面积上传递的热量大小，这对于高超音速飞行器选材、外形设计以及分析飞行过程中的一些相对现象（例如热转化、近表面的固定涡旋、热分离等）都具有重要的指导意义。通常采用高超音速风洞和飞行器模型模拟飞行器的高超音速飞行。传统上采用热通量传感器作为热通量的测量手段。然而每个传感器只能测量某一点的热通量，是一种局部的测量手段，且测量精度较低。基于图像处理技术的飞行器传热测量与计算方法能获得作用于飞行器上的热通量的全局分布，这种技术包含两部分的主要工作，首先通过由涂有示温涂料（TSP）的飞行器模型、光源、摄像机和计算机所组成的表面温度测量系统，辅以图像处理技术，测量得到飞行器表面的温度随时间的变化情况；第二步由测量得到的温度数据，通过对双层结构热传导反问题的求解，得到作用于飞行器表面的热通量。 本文对基于图像处理技术的飞行器传热测量与计算方法展开研究，重点探讨了TSP图像的处理技术以及通过表面温度求解双层结构热传导反问题两个方面。对TSP图像的处理包括了目标定位、对目标图像的自动配准以及基于稀疏超完备表示的TSP图像去噪；对于双层结构热传导反问题的求解，提出了一般解析解和数值解法，将其应用于仿真实验和风洞实验，取得了很好的效果。主要工作包括： ⑴发展了一套完善的TSP图像自动配准方案。由于实验过程中飞行器模型受强气流的影响，其位置和形状可能发生了改变。我们首先将目标模型从原始TSP图像中自动定位出来，并对目标图像上的特征点进行检测，根据特征点的位置，提出了双方向多项式变换配准方法。通过配准，有效避免了由于位置偏移和形变所造成的误差。 ⑵提出了超完备字典学习算法。通过分析，TSP图像上的噪声对于热通量的计算存在着严重的影响。在自然图像和合成图像上的实验表明了，基于自适应超完备字典的去噪效果优于变分类方法和小波类方法。算法从TSP图像本身训练得到自适应字典，字典学习过程转化为一个带约束的二次规划问题，利用投影梯度方法求解速度快、精度高。自适应字典能有效降低TSP图像上的噪声对热通量恢复的影响，很大程度上提高了计算结果的精度，恢复正确的传热现象 ⑶扩展了传统的有限差分算法，求解双层结构热传导正问题。为了能通过仿真实验验证热通量的计算结果，同时也是对飞行器表面温度变化的分析，本文对双层结构传热正问题进行了研究。有别于单层结构的热传导问题，我们对双层热传导问题中的两层分别作不同的网格剖分，利用匹配条件建立起两层之间的联系，从而将单层问题的有限差分方法扩展到对双层热传导问题的求解。此外，我们还分析了当双层热传导方程中的系数是关于温度的函数的情形，同样给出了数值解法。 ⑷发展了求解热通量的一般解析解和数值解法。本文通过对双层结构热传导方程作Laplace变换，将其转换到拉氏域运算，在将结果转回时域方程时，巧妙地运用了围线积分方法，首次给出了双层结构热传导反问题的一般解析式，并对当基质层具有高传热性能和低传热性能两种特殊情况进行分析。文章还探索性地考虑了飞行器模型上周围其他点对当前点在传热上的影响，即三维非稳态传热分析，并给出了热通量的三维解析结果。为了能够处理在飞行过程中，聚合物涂层和基质层热属性随温度而改变的情况，文章提出了一套由粗到精的数值解法。大量的仿真实验以及高超音速风洞实验表明了，本文给出的一般解析式和数值方法能很好的恢复热通量。