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稀疏孔径光学成像系统采用多个相同的共相位圆形子孔径来获得大孔径光学系统的成像效果,解决了大孔径光学系统高成本、难加工的问题,有效地提高了系统分辨率。但是,由于稀疏孔径光学成像系统光瞳分布的离散化,使得系统调制传递函数(MTF,Modulation Transfer Function)在中频段显著下降甚至出现零点;同时,通光面积的减小引起图像信噪比的降低,加之成像环境因素的影响,导致成像结果较差,因而需要对稀疏孔径降质图像进行恢复。图像恢复技术根据图像退化过程建立数学模型,沿着图像降质的逆过程估计出原始图像,满足后续处理的要求。首先,本文建立了稀疏孔径光学成像系统的降质模型,研究了该类系统的成像原理以及表征系统特性的参数,基于稀疏孔径阵列的二维MTF特性,提出了频域特征三角形法求取最小填充因子,并成功求取了Golay3、Golay6、Ring6、Tri-arm7等典型稀疏孔径阵列的填充因子。其次,推导了典型稀疏孔径阵列的MTF表达式,分析了影响成像质量的光学因素(子孔径像差、活塞误差和倾斜误差),然后选取较低的填充因子研究了光学稀疏孔径阵列的MTF特性,并利用Matlab软件对稀疏孔径光学成像系统有无像差两种情况进行了低填充比仿真成像实验。再次,研究了傅里叶反卷积、LPA-ICI(Local Polynomial Approximation- Intersect Confidence Intervals )和WDALRD ( Wavelet Denoise after Laplacian-Regularized Deconvolution)算法,通过与稀疏孔径光学成像系统匹配,应用于稀疏孔径图像恢复中,并提出了归一化中高频MTF均值作为像质评价指标。最后,为了检验算法的有效性,进行了数字仿真实验和半实物仿真实验,发现WDALRD算法不仅能够消除有色噪声,而且能够有效地保留图像的纹理和边缘信息,因而,最适合于稀疏孔径光学成像系统的图像恢复。