数字粒子图像测速技术是随着数字相机在流动显示和测量中的应用发展起来的流场测速技术。从技术角度来说，DPIV技术来源于激光散斑测速技术（LVS）。自20世纪70年代后期，Barke和Fortnneyt[11]以及Grousson和Mallick[12]等先后将LVS应用于流场速度的测量。直到1984年，R.J.Ardian[13]在文献中首次提出若减小流场中播撒的粒子的浓度，使之无法形成散斑，同时利用图像采集系统直接获取流场中的粒子图像也可以用于流场的测量的概念，并将这种方法命名为‘Particle Image Velocimetry’（粒子图像测速）。1991年Willert和Oharibt[14]提出了一种使用CCD相机的PIV技术，用视频图像代替摄影胶片的照片，即所谓的数字粒子图像测速技术（Digital Particle Velocimetry）。5937
在图像处理过程中，DPIV的算法相关算法有自相关和互相关两种。M.M.Sutton，WJ.Wolters等人在1983年提出首次的自相关算法被引入到早期的DPIV技术中。但由于自相关算法存在方向二义性问题，系统复杂，测量精度不高，大大限制了其使用范围，被随后出现的互相关算法取代。自Willert1991[14]年提出用傅里叶变换进行相关计算，大大提高了计算速度，又经Lecordier和Raffe等的改进，使得它便于计算机数值处理，为流场可视化的实时实现提高了可能。Huang[15]在1993年又提出在空域内直接进行互相关的运算，使得测量的精确度有了大幅度的提高。随后，Cowen[16]在1997年提出空、复频域混合的方法，兼顾了计算速度和精度两方面的要求。Scarano[17]在1999年又将其发展为类似于离散FFT的方法，利用窗口进行动态移动，重复进行扫描窗口的细化使得重建的速度场更加接近于真实状态。其后又有一些学者对其进行了发展，如A.Fincham的自适应网格生成法。国外在DPIV研究领域起步较早、技术较为成熟，许多研究成果已经商品化。
1.2.2国内研究现状
国内的DPIV技术起步较晚，多家科研院所都进行过DPIV研究和技术应用，如中科院力学所、中国科技大学、北京航空航天大学、清华大学等。中国科学院的田文栋[18]将DPIV应用于对河工模型流场的测量并取得了很好的效果。清华大学的田晓东[19]成功将其应用于潮汐流动表面流速进行了测量。浙江大学[20]的杨华勇用其测量了微流体内部流场。中国科技大学的王喜世等[21]利用DPIV技术成功的测量了细水雾雾场的速度。安徽理工大学的颜事龙等[22]将其应用于爆炸水雾粒度测试。各个领域的学者将DPIV技术应用于不同的领域中，取得较好的成果。此外，一些学者对DPIV的算法也进行了深入的研究，对算法不断优化，提出新的算法。中科大的王延颋等人[23]提出了改进了的基于FFT的互相关算法。
王兴国[24]提出了改进序贯相似性检测算法，最大限度去除冗余，使得计算速度比之前提高了两个数量级。李宏东[24]在此基础之上，运用无缘仿射模型，使得计算速度和测量精度又进一步提高。经过十多年的发展，国内的DPIV技术也取得了许多可喜的成果，研究成果逐步走向商业化。
DPIV技术经过二十多年的发展，二文DPIV已基本走向成熟，出现了许多扩展分支，如三文DPIV、显微DPIV及多相流DPIV等。 国内外DPIV的研究现状:http://www.youerw.com/yanjiu/lunwen_3050.html