当照明光经过雾、霾、浑浊液体和生物组织等介质时,光子在介质中发生多重散射,导致出射光场的强度和相位发生剧烈变化,最终形成随机分布的散斑,严重影响人们对目标的观察。然而,这些散斑仍然含有入射光束的振幅、相位和偏振等全部信息,该信息被重新编码到呈散斑分布的出射光场中。为了实现散射介质后物体的恢复,已出现了自适应技术、光学门技术、波前整形技术等多种技术,对天文观测、空间遥感、深海探测、生物医学等领域具有重要意义。但是,目前该技术存在多变量优化算法效率低、耗时长、实验装置复杂、图像重构算法效率低、鲁棒性差等缺点,从而限制了这些方法的实际应用。本论文围绕着无需相位校正的散射介质后快速成像的主题,对基于散斑相关性的散射介质后成像进行了理论和实验研究,为生物医学、天文观测、水下探测等领域提供指导和参考。主要完成了以下工作:1、研究了基于散斑自相关性的散射介质后成像方法。理论上推导了散斑相关成像系统的放大倍率、成像视场、系统分辨率,分析了背景项对成像质量的影响。模拟了物体结构、复杂性、灰度级和图像信噪比成像质量的影响,提出了一种可调节空间频谱滤波算法,解决了低功率LED照明下Fienup-type相位恢复算法不收敛的问题,实现了从低对比度和信噪比图像中恢复物体信息。该方法通过在相位恢复算法的不同阶段,选取不同滤波窗口的高斯函数来权衡频谱面中的低频成分和被噪声入侵的高频成分,减少了实验噪声对重建过程中全局最小值的影响。与传统的相位恢复算法相比,该算法具有较强的抗噪声能力。此外,该滤波方法只针对背景信息实行滤波处理,因此不会影响重建物体的空间分辨率。2、分析了散斑自相关成像中不同初始条件对图像恢复质量的影响。在Fienuptype相位恢复算法中,采用随机函数作为初始输入,而一次随机函数的选取很难确保算法收敛,因此,为了实现图像可靠正确的恢复,需要不断改变初始输入,寻找能够收敛的最佳初始值。但是,若采用与物函数相似的分布作为初始函数时,则只需一次初始值的选取就可实现图像恢复。基于此,本论文提出了一种混合双频谱迭代恢复算法。通过双频谱分析方法获得一个与物体结构相似的图像分布,用该图像分布代替随机函数作为迭代算法的初始输入函数,从而只需一次运行就可实现可靠正确的图像恢复。同时,这种方法也减少了双频谱分析算法中子图的数量,而因子图数量减少造成的图像质量的损失可以通过迭代算法补偿,进而达到图像质量和重建速度之间的平衡。3、研究了一种基于散斑互相关性的散射介质后物体成像方法,并基于该方法分析了影响图像恢复质量的实验参数,实现了散射介质后生物样品和运动样品的成像。在基于散斑自相关方法进行散射介质后物体成像时,对所用样品的稀疏度有很高的要求,只能对一些对比度很高的二值性样品进行成像。针对该问题,本论文介绍了一种散斑互相关成像方法。该技术在现有实验装置中引入参考点,记录两幅散斑强度分布,采用互相关的方法直接对物体进行重建。该方法克服了自相关方法中只能对二值型样品进行成像的限制,在实验中成功实现了散射介质后复杂性生物样品的成像。同时,分析了孔径尺寸、像素数、光源空间相干性对实验结果的影响,并基于该方法研究了散射介质的类透镜性质,发现散射介质不仅可以作为透镜进行成像,还具有放大倍率可调,工作距离较长、焦距可变等优点。4、提出了一种散射介质后大视场复杂物体恢复的方法。目前针对散射介质后隐藏物体成像的研究中,成像视场受到散射介质的光学记忆效应的限制,而且对动态散射介质比较敏感。为了解决上述问题,我们创新地将叠层衍射技术应用在散射介质成像中。该方法不仅对样品的稀疏性没有限制,还将受限于记忆效应范围的成像视场从0.9mm扩展到2.64mm。另外,通过将散射介质后表面共轭到探测器上使得系统对动态散射介质不敏感,这些优势为散射介质后成像的实际应用提供了潜在的参考价值。