散斑是一种有趣且有用的物理现象,在工业测量、生物医学、生命科学等多个领域都有着重要的应用。数字散斑相关方法(DSCM)作为一种利用散斑效应的非接触式光学测量方法,被广泛应用于物体的形变、位移测量研究。DSCM通过采集运动物体的数字散斑图像,利用图像处理技术分析图像的灰度值特征,并根据灰度特征的相关性,确定物体的形变和位移。激光散斑衬比成像(LSCI)是生物医学领域重要的研究工具。它利用激光散斑带有散射粒子运动信息的特性,对视网膜、皮肤等组织的微循环进行成像。LSCI成像图能够有效地反应区域内血流速度、灌注率等信息。两种方法都利用了散斑图像间的相关特性。不同的是,DSCM利用的是数字化散斑图像的灰度分布特征,对图像间的相关系数进行匹配;而LSCI利用的是散斑图像灰度(强度)的统计特性——衬比度,来显示散斑图像在空间、时间上的相关性。本论文的研究工作主要对这两种方法的理论分析和应用实践展开,主要研究内容分为以下两个部分。首先,本文详细论述了DSCM和LSCI的基本原理。对于DSCM,本文详细地阐述了多种整像素、亚像素搜索算法的数学模型和算法实现,并在实际测试中分析和比较了几种搜索算法的性能;为了将DSCM应用于实时振动测量中,本文对其中的逐点搜索法的运算效率进行了优化,并给出了具体措施。对于LSCI,本文主要在原有的衬比度值估计方法基础上,改进了一种空间、时间相结合的衬比度值估计方法。其次,本文实现了一种基于变量相关的成像散斑模拟方法,并将改进的衬比度值估计方法应用于模拟散斑中。然后,本文将优化后的DSCM应用于实时振动测量中,成功测量了喇叭的振动频率,并且利用了FPGA模块实现对散斑图像采集和处理过程。最后,进行了DSCM应用于人体脉搏检测的实验,成功测得脉搏波波形。