在粒子图像测速(PIV)技术中，如何通过改进FFT算法提高互相关计算的运算效率？请结合《提高PIV互相关算法效率：基于FFT的改进方法》的具体内容进行解答。

粒子图像测速（PIV）技术中，互相关算法是用于计算两帧连续图像之间像素位移的核心算法，其效率直接关系到流体动力学测量的效率。快速傅里叶变换（FFT）是实现互相关运算的一种有效工具，但传统的FFT互相关算法在处理大尺寸图像时会遇到计算量庞大的问题。针对此问题，《提高PIV互相关算法效率：基于FFT的改进方法》提出了一种基于频域抽取原理的改进策略。

参考资源链接：[提高PIV互相关算法效率：基于FFT的改进方法](https://wenku.csdn.net/doc/4vvdp3qp1u?spm=1055.2569.3001.10343)

这种方法的核心思想是利用频域信息的重叠特性，通过设置相关窗口为50%的重叠率，使每两个相邻的重叠窗口在频域上的FFT值可以经过简单的相位移位和加权求和来合并。这样，原本需要对每个窗口进行的重复FFT运算就可以大幅度减少，有效降低了算法的计算复杂度。具体而言，论文中提出的方法能够在每一维度上减少一半的FFT运算，从而显著提升了运算效率。

此改进算法不仅在计算速度上有了明显提升，同时保持了原有的测量精度。论文中通过对比实验验证了这一结论。实验中使用了CCD相机采集了连续的粒子图像，并通过传统方法和改进方法进行了计算效率对比。结果显示，改进后的算法的运算效率提高了约12.25%，在保持高精度的同时，大幅缩短了数据处理的时间。

综上所述，通过《提高PIV互相关算法效率：基于FFT的改进方法》一文所提供的改进策略，我们可以在粒子图像测速技术中实现更加高效的数据处理，这对于需要进行大规模流场测量的科研和工程领域具有重要的意义和应用价值。

参考资源链接：[提高PIV互相关算法效率：基于FFT的改进方法](https://wenku.csdn.net/doc/4vvdp3qp1u?spm=1055.2569.3001.10343)