空间外差光谱技术(SHS)作为一种新型超光谱分辨率的光谱分析技术近年来得到了快速发展和广泛应用。根据SHS的基本结构和原理，本文对SHS应用系统中能对干涉图产生影响的各种干扰和畸变进行了分析，并针对这些干扰提出了一种SHS干涉图校正方案。实验结果表明，该方案不仅可以对干涉图进行有效校正，而且复原光谱能够良好地反映输入光谱信息，提高SHS的反演精度。

相位的计算在二维傅里叶变换等光学计算中有着很重要的作用, 在G-S算法等相位恢复算法中更是有着较多的应用。提出了一种全新的相位叠加方案, 除了器件本身的光电转换特性外, 不需要外加非光学的辅助单元, 用全光的方式实现了相位的线性叠加。通过对该计算单元原理和基本构架进行理论分析和计算机仿真, 证明了方案的可行性。设计的计算单元既可以用于光学模拟计算中的相位计算环节, 也可以用来作为能够保持相位信息的光束连接器。

为处理4f 相干光图像处理系统中存在的随机噪声和低频相干噪声，提出一种基于多谱点图像融合的相干光图像处理系统降噪方法。先利用空间光调制器的点阵结构带来的图像复制功能，在同一次试验中获取多个谱点图像，其中各图像包含有相同的图像信息和同分布规律但不同数值形式的噪声信息。再使用图像融合技术将这些图像合并，用类似于时域累积平均的方式淡化随机噪声和相干噪声。理论分析和物理实验表明，该方法既能处理随机噪声，又能有效处理低频段的相干噪声，并且对图像信息几乎没有损失。

分析了4f系统的噪声来源, 提出使用液晶空间光调制器实时去除系统噪声。通过使用Zernike多项式拟合透镜等光学器件引入的像差, 根据液晶纯相位光调制器利用位相共轭波进行静态波面校正的工作原理, 提出了一种新的相位校正算法, 模拟仿真美国BNS公司反射式256×256纯相位液晶空间光调制器, 通过重构并逼近畸变波面, 产生相位共轭波前对畸变波前进行补偿, 对校正前后的实验结果进行对比, 实验结果表明, 液晶纯相位光调制器可以有效地去除4f系统的系统噪声。

大多数图像复原算法需经多次迭代运算才能获得满意的结果,其耗时较长。针对该问题,引入4f迭代函数系统来实现图像迭代运算,提出了一种理论模型,并结合迭代外推算法进行频谱的延拓,对图像进行降噪处理。实验结果证明,该方法能有效改善图像质量，提高图像峰值信噪比。

针对实现二维仿射变换的光学方法进行了研究。鉴于采用道威棱镜、反射镜和缩放透镜实现光学仿射变换具有调节困难、精度低、灵活性差和稳定性差等缺点,提出了基于光纤传像束和MEMS(微机电系统)光交叉连接的方法。通过利用MEMS光交叉连接可以实现任意端口间的交换特性,与光纤传像束结合能够用光学方法实现任意仿射变换。克服了上述问题。光学实验与数字仿真实验的对比有力地证实了该方法的优越性。

4f系统的输出图像存在带限低通、随机噪声和相干噪声并存的特点，对其进行复原处理时不仅要注重保护细节，而且还要处理高频随机噪声和低频相干条纹。为了提高其图像质量，针对这些特点提出了一套图像处理方案。首先，利用4f系统的阶跃响应获取相干噪声的位置和强度的先验信息；然后，对阶跃响应图像和待复原的图像分别进行同样过程和侧重保护图像细节的随机噪声去除，利用4f系统的线性特性将两幅去除随机噪声后的图像进行点除以消去相干噪声来完成复原。实验表明，该方案对峰峰信噪比和结构相似度指数都有很好的复原效果，其分别提高了5 db和6%左右；从视觉效果上看，该方法很好地保护了图像细节，符合4f系统的要求。

4f系统同时具有噪声和低通特性，为实现对其输出图像降噪的同时保护图像细节，提出一种结合图像纹理连续性的非下采样轮廓波变换域去噪方法。在传统NSCT域硬阈值去噪方法基础上，首先,对高频子带图像用一个衰减的阈值去除小幅值的噪声点，以更多地保护图像细节并凸显剩下的大幅值噪声点的孤立性。然后,利用图像细节纹理连续性分布和剩下的大幅值噪声点孤立分布的区别分离余下的图像细节和噪声点，进一步实现去噪的同时更好地保护图像细节的目的。实验结果表明，与传统方法相比，该方法峰值信噪比(PSNR)提高了0.5~1 dB，结构相似度指数(SSIM)提高了3%~5%，因此能更好地保护图像细节，视觉边缘效果更清晰。

将图像区域像素的统计特征引入活动轮廓模型,提出使分割轮廓所包括区域的质心对应角均方根误差极小的最优搜索方法——质心配准法。质心配准法有效地避免了散斑噪声等图像污染对图像区域分割精度的影响,实现了模糊图像精确的区域分割,求得图像最佳配准参数。对实际光学系统输出的多幅具有较大空时互补性的低分辨率图像进行了仿真实验,实验结果表明:该配准算法具有较高的精度,并在光学系统分析上得到了很好的应用。

在采用相干光源照明的常规4f光学系统中,输出图像极易受到镜头及CCD上的灰尘污点的影响从而造成图像降质。针对该问题,将图像降质原因划分为加性随机噪声、污点、光源不均匀性影响以及系统的低通特性,提出一种简化系统模型。利用系统输入全白图像的输出结果作为先验信息,在假定一次实验中污点和光源保持不变的基础上,确定其分布。提出一种改进的自适应双边滤波算法,以达到实现去除噪声和污点的目的。基于光学实拍图像和人工合成图像的实验表明,该算法能够在保持图像细节的同时较好地去除噪声,进而恢复图像,实现主观视觉质量和峰值信噪比(PSNR)的提高;同时在污点污染严重的情况下该算法具有较好的稳健性。