传统上常通过增大孔径来提高衍射受限光学系统的分辨率,但相应地也会造成光学系统体积大,重量大,成本高,加工难等诸多难题。如何在提高光学系统分辨率的同时有效地解决上述难题一直是非常热门的研究领域。光学稀疏孔径成像系统的基本思想最早由Golay提出,他提出了著名的GolayN无冗余阵列,其基本原理是利用多个共相位的离散化圆形子孔径通过干涉成像的方式达到单个大孔径光学系统的成像效果,从而解决了传统上通过增大孔径方式来提升光学系统分辨率所带来的诸多难题。但是,由于光学稀疏孔径成像系统离散化的光瞳分布,使得整个系统的调制传递函数(MTF,Modulation Transfer Function)在中频处显著下降甚至会出现零点;同时,光学稀疏孔径成像系统通光面积的减少导致了图像信噪比(SNR,Signal-to-NoiseRatio)的下降;再加上外界各种环境因素的不利影响,使得光学稀疏孔径成像系统的整体成像质量并不理想,需要利用图像恢复算法对成像降质图像进行图像算法恢复。本文主要从光学系统仿真建模和图像恢复算法两个方面对光学稀疏孔径成像系统进行了探索和研究,主要工作如下:1、基于传统的卡塞格林望远镜系统,对典型共用次镜结构的稀疏孔径阵列进行了建模仿真,并详细分析了填充因子的变化对成像特性所造成的影响;2、基于维纳滤波算法对光学稀疏孔径成像系统降质图像恢复效果的对比研究,提出了改进维纳滤波算法,使维纳滤波算法不需要人为地对先验信息进行估计而能得到最适宜的恢复结果,并研究分析了改进维纳滤波算法恢复结果与稀疏孔径阵列、填充因子之间的相关特性。