稀疏孔径光学成像系统是通过把多个小口径光学系统按照一定方式在空间排列,通过子孔径的光束经过位相补偿和调整后相干叠加到焦平面上,从而使系统等效为更大口径的光学成像系统。这就突破了大口径光学系统的加工工艺、制造成本和体积重量的限制,使光学系统达到等效大口径的分辨率成为可能。本文针对稀疏孔径光学成像系统基本理论及图像复原技术进行了研究。首先阐述了稀疏孔径问题提出的研究依据和意义,介绍了国内外稀疏孔径光学成像技术的研究现状。然后从稀疏孔径光学成像系统的基本理论出发,对稀疏孔径系统主要结构、特征指标、点扩散函数和光学传递函数进行了研究,比较了单孔径和三子镜Golay3结构的点扩散函数和光学传递函数。由于噪声多为随机信号,对随机信号数字特征进行了介绍。对随机噪声进行了分析,诸如随机噪声的处理、图像信号的谱密度分析等,并采用高斯白噪声模型对随机噪声进行建模和分析。对图像复原进行了探讨。图像复原一般分为有约束复原和无约束复原两大类型。针对不同的情况,构造了两种图像复原模型,指出图像复原的最优准则,这里采用最小均方误差准则。分析维纳滤波、最小二乘方滤波和极大似然法盲去卷积三种图像恢复算法的适用条件。针对存在噪声干扰的稀疏孔径光学系统,通过实验对比,指出维纳滤波和最小二乘方滤波把相机光学传函当作系统传函,其理论推导能够达到最优。盲去卷积把大气传输函数和相机光学传函作为系统传函进行恢复,其恢复结果优于维纳滤波带入常数K和最小二乘方滤波调整参数结果。在Matlab平台下对三种算法进行了仿真,以鉴别率板为目标图像,比较算法的复原效果,并进行了像质评价和误差分析。最后对本论文主要研究内容进行了总结,并对下一步工作进行了展望。