阵列靶板测量远场激光光斑能量分布是一种直接测量的方法,由于阵列靶上的探测器分布不均匀,因此采集到的光斑信号是离散且不均匀的。通过靶面上探测器的排布方式与光斑信号分析得到的初始光斑图像中的灰度值也是呈非均匀分布,因此需要利用图像插值算法对其进行复原。在研究传统图像插值复原算法的基础上,本文提出了基于预测扩散梯度的阵列光斑图像插值算法,该算法首先计算图像上各个方向上的梯度值,其次对低分辨率图像中各个方向上梯度值进行扩散处理,接着利用克里金法预测高分辨图像中各个方向上扩散后的梯度值,最后根据高分辨图像中扩散后的梯度值,得到高分辨图像中待插值点是边缘像素点还是非边缘像素点。对于非边缘像素点采用二维无方向算法进行插值,而边缘像素点则采用一维有方向的插值。最终通过基于预测扩散梯度的阵列光斑图像插值算法与经典插值复原算法分别对初始光斑图像进行处理的实验,得出本文算法对光斑图像复原的效果较好,但是耗时较长。根据图像二值化、边界追踪和椭圆拟合等算法对复原后的图像做进一步处理,确定了光斑轮廓和光斑直径等光斑参数,并计算出激光的束散角。最后使用本文提出的基于预测扩散梯度的阵列光斑图像插值算法和经典图像算法分别对初始光斑图像复原后,通过计算激光的束散角得出本文算法得到的结果与实值之间的误差最小,从而间接验证了本文算法的对光斑图像的插值精度,符合预期的测量精度。