近年来,我国汽车保有量不断增加,引发的能源危机和环境污染问题越来越严重,而发动机燃油的雾化质量直接影响着汽车的动力性、经济性和有害物排放。对燃料喷雾特性的研究一般采用试验和计算两种手段,现有喷雾试验常在光学发动机中进行,喷雾图像处理及喷雾特性参数的测量就显得尤为重要。鉴于此,本文基于课题组的光学发动机进行燃料喷雾测试,并运用数字图像处理技术,实现对喷雾图像的处理与宏观特性参数测量。首先,利用高速摄像机对光学发动机喷雾图像进行直接拍摄,获取有效的燃油喷雾图像;通过编程,利用喷雾图像灰度差异,对喷雾图像进行筛选,获取喷雾图像对应的曲轴转角和喷油时刻;然后,对拍摄的喷雾图像进行预处理,依次采用灰度非线性变换、中值滤波、图像膨胀和腐蚀等对喷雾图像灰度值进行处理。为此,提出了一种非线性处理方法,并验证了去噪时中值滤波强于均值滤波;考虑到光学发动机透明缸壁的折射作用,缸内拍摄到的喷雾图像比真实喷雾小,通过在图像对应位置分别插入相关的行和列,对喷雾图像进行修正、还原,图像修正后与尺子刻度印证良好。进而,利用边界追踪、遗传算法和退火算法对喷雾图像进行处理,获取其宏观特征参数,结果表明边界追踪法有较高的边界识别效率。通过对不同喷油压力下甲醇喷雾图像的处理,测量得到喷雾锥角及贯穿距的变化。最后,研发了一个针对光学发动机喷雾图像进行处理的软件,实现了对喷雾锥角及贯穿距的自动测量,以及对连续拍摄的喷雾图像进行识别和分析,使得喷雾图像处理更加方便,可快速直观地获得测量结果。