在生物科研领域,大视场高分辨率的光学成像以及定量的相位成像一直是两个重要的研究手段,前者可以使我们看清更微小的细节,将观察的触角伸入到细胞内部,后者定量化了我们对透明样品的观测,使结果更具参考性。傅里叶叠层显微成像术（Fourier ptychographic microscopy,FPM）作为一种全新的计算光学成像方法,不同于传统显微镜“所见即所得”的观测模式,它通过频谱融合的方式可以实现兼具上述两种能力的革命性观测。为活体生物显微成像、工业检测等领域的应用提供了新的可能。然而,该技术目前还存在一些问题,制约着其性能的发挥。首先,系统像差等静态干扰会导致重建过程出现伪影等现象;其次,传统迭代式算法对照明波矢的准确率要求较高,无法对全视场直接进行重建,只能采用分块重建后拼接的方式,造成大视场重建时效率较低。并且传统算法多次迭代的重建需求也导致系统运算量大,进一步降低了重建效率。再次,传统的平板阵列式照明结构由于空域均匀的LED排布方式,会导致边缘LED的频谱重叠率升高,带来不必要的信息冗余,降低系统的采集效率。最后,当前该技术还无法较好的应对生物领域普遍存在的厚样品三维观测需求。针对上述问题本文开展了如下研究工作:1.为了解决FPM系统中像差的存在对重建结果的影响,建立嵌入光瞳修复过程的正向成像模型。利用结合二阶导数信息的反向梯度下降算法实现对光瞳函数以及样品复振幅的同步重建,有效地消除了系统像差带来的重建伪影以及模糊现象,并提高了算法对数据噪声的鲁棒性,对于PV值为0.32的像差,重建结果的MSE（×0）-3)从23.87降低至1.05。2.针对重建算法对照明波矢较为敏感及重建速度过慢的问题,提出了基于深度卷积神经网络的非迭代式FPM重建算法,利用具有高“香农熵”特征的数据集进行训练提高了网络对样品的普适性,进一步结合空、频域信息构建复合损失函数提高网络对细节信息的重建能力。同时该算法较传统迭代式算法显著降低了对照明波矢准确度的依赖程度,重建视场由传统算法的450×4508)~2提升至1.44×1.448)8)~2,并在单次大视场重建下获得了更好的边缘重建效果,背景的PV值从0.27rad降低至0.08rad。同时该方法将重建过程由传统算法的12次迭代减少到1次,结合GPU加速技术,重建时间由167.5s缩短至112.5ms,速度提高了3个数量级,极大地提高了FPM技术的重建效率。3.针对平板结构LED阵列在倾斜照明下的照明衰减问题。在半球型结构的基础上提出了光强修正措施,解决了光强均匀性的cos一次方衰减。提出了基于频谱均匀采样的方法,将LED设计成同心圆排布结构,对于照明NA为0.98的极限照明情况,相比于传统阵列式平板结构,所需LED数量由1201减少至61个（减少了94.9%）;边缘LED的照明亮度提升637.7倍,显著提高了暗场图像的信噪比并降低了曝光时间。提出基于频谱搜索的LED位置误差纠正算法,有效的降低了由于LED装调误差对重建结果的影响,重建频谱的MSE（×0）-3)从5.5降低至0.6。基于上述成果,设计并搭建了高分辨率动态FPM系统,可在整体采集帧率大于1Hz的基础上获得1549)8)的亚波长重建分辨率。成像视场为550×5508)~2,实现了对体外活体细胞内部囊泡、线粒体等微小细胞器的高分辨率动态观测。4.针对FPM系统对厚样品的三维重建问题,基于傅里叶衍射理论提出纵向均匀分布的LED排布方案,结合半球形照明结构使用187个LED实现了最大0.98的照明NA,相比于使用平板LED阵列的3D-FPM重建系统有效减少了所需LED的个数。提出结合Rytov近似的多层衍射模型,并使用梯度下降算法实现了对88)厚透明样品的三维重建,实现了横向1749)8),纵向5249)8)的实测重建分辨率。结合拟牛顿法消除了系统像差对三维重建的影响,将重建结果的MSE（×0）-3)从79.4降低至9.8。为了提高上述系统的采集效率以实现对活体样品的动态三维重建,设计了针对多LED复用照明策略的重建算法以及多种复用照明方式,并利用模拟和实验对其进行分析和验证,实现了优于1Hz的整体采集速率。本文围绕FPM技术的原理以及应用,消除了系统像差对重建结果的影响,并极大地提高了重建效率;通过系统以及算法的改进实现了高分辨率的动态2D、3D重建,进一步提高了FPM技术在生命科学以及细胞显微领域的应用价值。