提升光学成像系统的空间分辨率、恢复图像的细节信息,一直是先进光学遥感与高性能成像领域的研究热点。传统光学系统的衍射极限是制约远距离成像系统空间分辨率提升的核心因素。叠层成像方法作为一种新型的相位成像技术,在显微成像领域展现出了巨大的优势,可以实现5倍以上的空间分辨率提升效果;并且其提升空间分辨率的思想与合成孔径技术相似,是一种很有希望应用于远场的基于相位信息的新型高分辨率光学成像技术手段。叠层方法不需要相位信息的直接测量,也无需各个子孔径之间严格共相,而是从采集的强度图像中恢复出目标相位信息,实现频谱面拼接扩展,从而提升成像系统的空间分辨率。目前关于叠层方法在远场中应用的研究甚少,国内几乎空白。本课题围绕着叠层成像方法在远场中的应用展开,主要研究工作总结如下:1.讨论了相位复原技术中的解模糊现象,采用叠层方法可以有效地抑制该现象。推导了远场扫描式傅里叶叠层合成孔径系统的物理模型,并分析了该光学成像系统的振幅点扩散函数、相干传递函数、信噪比等关键性能参数,给出了重建图像的主要评价指标。研究了影响远场傅里叶叠层成像系统相位的关键因素,为复原算法设计及实验提供理论基础。2.针对远场扫描式傅里叶叠层成像系统的视场变化与噪声污染问题,提出了一种综合数据预处理方法。首先,基于变换域的序列图像配准方法实现了明暗场相邻测量图像间的高精度亚像素配准。其次,采用全局降噪和基于伽马变换的散斑噪声抑制方法,有效抑制了包括了高斯噪声、泊松噪声以及散斑噪声在内的混合噪声对重建过程的干扰。仿真结果表明:重建图像峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)的提升量达到了4.42d B,证明了该综合数据预处理方法的有效性。3.提出了一种新型的傅里叶叠层图像重建算法框架RAFP-RED,能够大幅提升重建图像质量。选取适用于泊松噪声模型的代价函数,采用特殊初始化方法,并对梯度下降方向逐次修订,使得估计值以较高的概率指向真实值,最后加入RED正则项对复原过程中的噪声进一步滤除。仿真结果表明RAFP-RED算法具有最强的噪声鲁棒性与重建性能。特别是在混合噪声污染时,相较于传统的AP算法,RAFP-RED算法将PSNR的提升量达到了8.47d B,结构相似性(Structural Similarity Index,SSIM)的提升量达到了0.36,同时具有较好的视觉保真度。4.构建了远场扫描式傅里叶叠层成像系统的透射式、反射式实验室平台,在分析该成像系统的主要系统误差并对其进行算法矫正的基础上,成功验证了RAFP-RED算法的空间分辨率提升性能。在透射式平台上实现了1.6m成像距离下4倍的空间分辨率提升效果;在反射式平台上实现了1.75m成像距离下3.2倍的空间分辨率提升效果,实现了机理研究与实验研究的闭环。5.针对扫描式傅里叶叠层成像系统在远场应用时光场相干性被破坏和散斑噪声污染等问题,提出了一种基于远场空域叠层测量的图像相关技术,将空域叠层方法与传统图像相关技术结合,有效提升了复原图像质量。仿真结果表明,与传统图像相关技术相比,该方法在大大降低重建所需数据量(对于每个扫描位置,所需测量的数据量仅为传统方法的1/6)的条件下,具备空间分辨率提升4倍的潜力,具有潜在的应用价值。