数字图像相关(Digital Image Correlation,DIC)方法是一种非接触的新型全场位移变形量测光学方法,相较于其他量测方法其不仅量测条件要求较低还具有数据获取简单、非接触、量测精度高、全场测量等优点。近年来,随着计算机性能的进步,相机像素的提高,数字图像相关方法被广泛应用在医学、材料科学、航空航天等领域,并且拥有不错的试验效果,取得了长足的发展和进步。本文总结了现有的各种位移变形量测方法,比较了它们在量测精度与操作简便性等方面的优劣。数字图像相关方法是位移变形量测发展的趋势,但是目前还存在受环境光变化影响较大,对于发生旋转变形的试验试件测量精度较低等缺陷,本文详细介绍了该方法的原理,并基于岩土工程试验的特点,针对图像相关方法的几个关键步骤做了改进与优化,提高其在岩土工程试验中的量测精度与计算效率。首先,本文提出了一种灰度消差算法以降低环境光变化对量测结果的影响,并通过试验对比发现当光强变化在40%以内及60%-100%之间时,灰度消差法对位移计算精度及计算稳定性提升明显,介绍了像素虚拟位移向真实位移转换的位移转换标定方法,提出了一种用于镜头成像畸变较明显的基于霍夫变换直线检测的位移转换标定法,通过其生成的像素当量场与像素位移场相乘得到试验中的真实位移场。其次,通过对比逐点遍历搜索、十字搜索、基于粒子群优化算法的整像素搜索方法在各种级别分辨率的图像中的搜索时间,本文提出了一种基于计算图像区域大小的组合整像素搜索方法,该方法既最大限度地发挥了粒子群优化搜索方法和十字搜索法的速度优势,又一定程度上避免了它们陷于局部最优所引起的误差,对于分辨率较高的图片或经插值处理后的超分辨率图片的整像素搜索速度提升明显。再次,针对岩土工程材料的不连续性及其易出现应变局部化的变形特点,在整像素搜索与亚像素搜索过程之间加入了基于双线性亚像素插值的旋转匹配搜索过程,并介绍了其原理步骤。最后,基于PYTHON语言编写了主程序及图形交互界面并设计了三组试验验证了程序的可行性,通过无应力状态下砂土位移试验与刚体旋转试验验证了本文程序对岩土试验环境中的砂土颗粒形成的天然散斑数字图像识别良好,通过砂土地基模型集中荷载下的位移场测量模拟分析验证了本文程序在一般情况下可以达到量测精度要求。