为减少浮选气泡合并、破碎等变化对泡沫表面流动特征提取的影响,提出了一种非下采样剪切波变换(Nonsubsampled　Shearlet　Transform,NSST)域红外目标分割及改进加速鲁棒特征(Speeded　Up　Robust　Features,SURF)匹配的泡沫表面流速检测方法.首先,对相邻两帧泡沫红外图像NSST分解,在多尺度域构建图割能量函数的边界、亮度、显著性约束项实现对合并、破碎气泡的分割;然后,对分割后的背景区域进行SURF特征点检测,通过统计扇形区域内的尺度相关系数确定特征点主方向,采用特征点邻域的多方向高频系数构造特征描述符;最后,对相邻两帧泡沫红外图像进行特征点匹配,根据匹配结果计算泡沫流速的大小、方向、加速度、无序度.实验结果表明,本文方法能有效分割出合并、破碎的气泡,具有较高的分割精度,提升了SURF算法的匹配精度,流速检测受气泡合并、破碎的影响小,检测精度和效率较现有方法有一定提升,能准确地表征不同工况下泡沫表面的流动特性,为后续的工况识别奠定基础.