光学成像设计一直都是在成像质量与制造价格、体积之间权衡。为了提高光学系统的成像质量,一般通过增加光学元件的数量组成一个包含了数个镜片的镜片组镜头,或者使用非球面镜片。随着近年来计算摄影技术的提出与发展,结合其他邻域技术例如数字传感技术、图像处理技术等,出现了用轻便实惠的简单透镜代替单反相机沉重昂贵的组合镜头。简单透镜内部只包含极少的凸透镜,不可避免的图像质量会降低,特别是在拍摄条件不佳如低光照条件下,图像包含的信息会大量损失。本课题旨在提出一种针对低光照下简单透镜成像质量提升技术,利用模糊核标定方法代替盲卷积中的模糊核估计,同时结合色调校正最终恢复出图像的轮廓信息,提升图像质量。关于低光照简单透镜质量提升的研究内容和工作可以概括为以下几个方面:(1)分析导致简单透镜成像质量降低的原因,将提升简单透镜成像质量问题转换为去模糊问题并建立数学模型。精确估计模糊核是图像复原的关键,分析现有模糊核分布模型的不足,提出更加适合简单透镜模糊核的NSAS(Normal SinhArcsinh)模型。(2)设计出流程框架能在低光照条件下准确估计出简单透镜的点扩散函数即模糊图像的模糊核,分为估计非参数模糊核以及参数模糊核。估计非参数模糊核包括设计标定图像,图像配准得到标定图像对,迭代求解出非参数模糊核;参数模糊核估计包括分析比较不同的优化算法求解模型参数的能力,最后通过实验结果证明Powell算法求解参数模糊核的有效性以及NSAS模型相较于其他模型的优势。(3)由于低光照条件下图像的大部分细节损失,在标定过程中不光标定图像的模糊核,同时得到其色调曲线。提出利用色调曲线修正原模糊图像使其恢复部分图像轮廓,图像整体质量得到初步提升。(4)针对模糊图像的模糊特性,本课题提出基于暗通道先验结合参数模糊核非盲卷积求解清晰图像,迭代过程中用ADMM算法提高运算速度,缩短运算时间。简单透镜系统由于其重量小、价格便宜等特点具有重要的研究价值和广阔的应用市场,但因其结构特点造成拍摄得到的图像存在像差、色差等不良因素,如果是在拍摄条件不佳如低光照条件下像质下降会更加明显,本课题提出的方法能明显提高简单透镜在光照不足条件下的成像质量,解决了现有简单透镜系统无法在低光照条件下获取高质量图像的难题。