稀疏孔径成像技术就是将多个小口径的望远镜按不同的排列方式排列,来达到等效大口径望远镜的成像效果,是目前实现大口径遥感系统的有效方法之一。因为稀疏孔径系统是它等效大孔径的部分填充,所以通光面积减小,导致图像的对比度降低,中低频率下降严重,为了获得像质较好的图像,图像的重建就显得至关重要。本文主要针对稀疏孔径系统的图像重建进行研究,具体包括下面几个方面:首先,研究了稀疏孔径成像系统基本的成像原理,构建了稀疏孔径系统成像模型,并对比和分析了不同类型的稀疏孔径系统间的差异。分析了孔径结构,等效口径,填充因子等特征指标对稀疏孔径成像质量的影响。仿真了稀疏孔径成像系统典型的光瞳排布,并对比和分析了典型光瞳排布下系统PSF和MTF的特性。其次,对稀疏孔径系统图像重建进行仿真。建立了稀疏孔径系统的退化模型,对仿真得到的退化图像进行预处理,选取合适的滤波去噪,然后用维纳滤波,Richardson-Lucy,约束最小二乘方滤波以及基于Laplacian算子和参数维纳滤波的算法分别对于各种阵列结构的稀疏孔径图像进行了理论的图像复原。并对仿真结果进行主客观评价,通过仿真结果知道,本文采用的基于Laplacian算子和参数维纳滤波的算法对于各种阵列结构的稀疏孔径图像都有一定的重建效果,可以有效地提高清晰度和信噪比,并且提高了图像中低频信息。最后,设计并搭建了光学稀疏孔径的成像实验,采用环形七孔的稀疏孔径系统来进行成像实验。实验首先测量了系统的点扩散函数,然后拍摄了三组实验图像,分别是国标N3号鉴别率板,动态目标无人机,静态目标塔吊。利用本文采用的基于Laplacian算子和参数维纳滤波的算法对三组目标图像进行重建处理,并且用主客观评价指标对重建结果进行评价。验证了本文算法对实际稀疏孔径成像系统成的像有着较好的重建效果。