将数字全息粒子图像测速(DHPIV)技术应用于旋转流场的三维空间速度测量当中。提出了一种新的焦平面定位方法，即综合灰度梯度法，对数字全息中粒子的焦平面进行精确定位，获得了粒子的空间坐标。针对数字全息粒子图像测速技术中的粒子匹配问题，采取三维互相关算法对流场中的示踪粒子进行空间匹配。将基于综合灰度梯度法和三维互相关算法的数字粒子图像测速技术运用到旋转流场全息图中，获得了局部的三维可视化速度场，与理论模型吻合很好。结果表明，该技术能够很好地应用于旋转流场的测量研究当中。

针对数字全息中目标焦平面的精确定位问题，在对边缘灰度梯度法进行补充的基础上，提出了全局灰度梯度法，进而结合上述两种方法得到了综合灰度梯度法。利用模拟粒子数字全息图进行了大量的实验研究对比，讨论了边缘灰梯度法和全局灰梯度法各自的最佳适用范围。前者适用于大尺寸粒子和近距离情况，而后者在小尺寸粒子和大物距的情况下会得到比较好的焦平面位置。将综合灰度梯度法具体应用于不同条件下的标准粒子靶面目标，结果均能有效地获得不同粒子的高精度焦平面位置。

离焦模糊图像清晰度评价函数是采用数字图像处理技术实现自动调焦的一个关键,需要不断地提高评价函数的准确性和有效性.深入研究了各种图像梯度的分布情况后发现模糊图像小梯度像素数较大,而清晰图像大梯度的像素数则明显比模糊图像的多,因此可以给梯度加一个阈值,去掉梯度小的值保留梯度大的值,这样可以突出清晰图像的的优势,易于准确判断.首次提出了一种用图像梯度加阈值求和作为由于离焦产生的模糊图像的评价函数,建立了上述评价函数的数学模型,并给出了实验结果和分析.与以往的图像灰度方差、梯度和、小波变换等评价函数相比,给出的评价函数无偏性好、单峰性强,信噪比高,计算量小,在焦平面附近具有变化趋势明显和灵敏度高的特点.