高超声速飞行器在攻防对抗体系中具有灵活机动、快速反应、难以防备等优点,有着巨大的军事价值和潜在的经济价值。高超声速飞行器技术的发展很大程度上依赖于超燃冲压发动机的技术水平。超燃冲压发动机燃烧室来流速度快,燃料在燃烧室内驻留时间仅毫秒量级,在如此短的时间内想要最大程度提高燃烧效率,需要掌握燃料雾化过程进中各参数的变化。本文通过图像分析的手段对超声速来流横向射流雾化结构及速度场进行研究,主要包括轮廓分析、密度分布、速度场分布研究。本文首先介绍了超声速流动显示技术及常用的测量方法,根据超声速来流横向射流雾化机理提出了测量要求,进而总结了本文图像分析在超声速流动测量中的应用。针对射流轮廓分析,本文提出三步提取法,即增强、分割、边缘提取。不同射流图像包含噪声不同,本文根据图像特点采用空间域增强或频率域增强法对四组射流图像增强;然后从增强后的图像中将射流区域分割,本文采取引导滤波法对一组射流图像二次分割,得到精度更高的分割结果;最后对比了不同方法的轮廓提取结果,Canny算子提取结果较直接提取法平滑性更好。同时,本文以轮廓线为基准对超声速激光阴影图像激波线进行提取,得到精度在3个像素内的激波线提取结果。针对射流密度场分析,本文采取先校正后灰度分布的流程。由于两帧图像曝光不同以及激光能量分布不均匀,需要对图像校正处理,消除照度不均匀,本文采用线性拟合校正与直方图规定化,基本上消除了两帧图像间的光照不均匀影响;通过分析灰度分布得出射流密度的相对关系。PIV、光流法是流动速度测量的常用方法,本文总结了常见的流动测速方法,编写程序对仿真图像及实验图像进行测速,并分析了当前较为热门的物理约束在流体测速中的应用方法,测量了相应的仿真图像速度,完成误差分析。最后,对本文的射流图像运用不同方法进行了速度场求解,定性分析了测速结果,整体上符合流体流场,验证了测量方法的有效性。本文运用图像分析法对不同任务需求的射流雾化图像进行处理,得到了符合任务需求的结果,对射流雾化研究具有深远意义。