数字全息(DH)与粒子图像测速技术(PIV)相结合的数字全息粒子图像测速技术(DHPIV)可以一次性采集目标场的瞬间全场信息，能够利用简单装置实现对三维流场的动态实时测量，是一种极具发展潜力的流场测量技术，可以用于各种复杂流场的测试，如发动机喷雾场，汽车空气动力流场等。但目前该技术用于流场测试仍存在以下几个关键问题尚未解决，如粒子沿光学轴坐标(即焦平面)定位精度不高、外加干扰影响全息图及重建像质量、粒子配对率小等，这些问题严重制约了该技术的工程实际应用。本研究针对数字全息中目标焦平面的精确定位问题，在传统边缘灰度梯度法的基础上，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。最后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。为了进一步提高综合灰度梯度法的定位精度，本文研究了四种常见的数字滤波器。均值滤波器在提高图像质量的同时也造成了目标图像某些细节信息的丢失。最小值滤波器虽然能够提高图像质量，但也增加了噪音成分。维纳滤波则由于很难估算出信噪比而影响了滤波的效果。而约束最小二乘方滤波器不仅能克服上述滤波方法的缺陷而明显优于其他三种滤波器。通过分别将滤波器应用到全息图和重建像当中，得出约束最小二乘方滤波器对重建图进行后处理滤波时能够提高综合灰度梯度法的定位精度，对全息图进行前处理滤波时反而影响定位的精度。最后将约束最小二乘方滤波器应用于典型目标场全息图的重建图后处理当中，实验结果证明该滤波器对提高综合灰度梯度法的定位精度具有很强的有效性。为了对上述研究结论进行验证，我们将该研究结果应用于典型定常流场—旋转流场的测量中。利用三维互相关算法，获得了可视化旋转流场的速度向量场，并与经典理论模型进行比较，实验证明测量结果与理论模型具有很好的相符度，研究结果预期表明数字全息粒子图像测速技术可以有效的应用于各种复杂流场的测试。