本文在变分光流模型的基础上提出基于亚网格尺度的优化算法，用于描述图像序列中的复杂流体流动并估计其二维速度场。为解决基于网格尺度下变分光流估计中亚网格小尺度结构信息缺失的问题，结合不可压缩流体物理运动规律，引入大涡模拟的思想，在变分模型数据项中将瞬时运动分解为一个大尺度运动项和一个小尺度湍流项，并采用Smagorinsky模型求解小尺度湍流项。相比于传统的Farneback稠密光流算法，改进后的亚网格尺度变分光流算法（Subgrid scale Horn-Schunck optical flow,SGSHS）在湍流图像序列的速度场估计中结果更优。为使SGS-HS算法同样能胜任于明渠流速测量任务，在模型的正则项方面选择使用速度梯度约束，以提高在明渠流场流向相对一致的情况下SGS-HS算法在测速实验中的精度。实验结果表明，相比于传统算法，SGS-HS算法在明渠测速方面具有较好表现。
