现代成像光学系统一般通过增加光学元件数量、引入非球面甚至自由曲面来消除系统像差,提高像质。这将导致光学系统复杂度增加,系统加工难、造价高,并且受装调、工艺、重量等因素的限制。在保证系统成像质量的前提下,为简化光学系统复杂度,提出基于计算光学的简单透镜成像技术。将光学与飞速发展的计算机技术相结合,通过图像处理技术对简单透镜系统所成模糊图像进行复原,重构清晰图像,提高像质。传统图像复原法大多基于光学系统点扩散函数空间不变的假设上,实际光学系统由于像差的影响,点扩散函数随视场的变化而变化。本文基于空间变化的PSF,对现有的稀疏先验去卷积算法进行改进,提出可变参数的稀疏先验非盲去卷积算法,并对图像进行复原。文章的主要内容为:首先,对光学系统点扩散函数空间变化特性进行分析,提出两种空间变化PSF获取方法:一种在进行光学系统设计过程中,提取系统空间变化PSF并进行算法预处理,保留有效信息;第二种通过仪器测量光学系统的LSF,根据PSF与LSF、MTF三者之间的关系,通过算法进行计算,最终利用插值拟合的方式得到整幅图像空间变化的PSF。其次,将模糊图像重叠分块,每个子图像块用不同的PSF对其去卷积进行重构。自然图像梯度满足稀疏分布,在去卷积算法中引入稀疏先验作为正则项,并将代表图像梯度稀疏度的参数作为可变值,利用迭代重加权最小二乘法(IRLS),在迭代过程中使复原图像梯度分布更趋近于真实值,同时避免图像过度平滑。采用重叠分块复原的方法,能够有效减小图像拼接处的振铃效应,并在图像融合时对图像重叠区域使用图像平均处理法,使图像更加平滑。最后,为验证算法的有效性,对简单透镜系统进行数字仿真实验。搭建实验平台,测量单透镜空间变化PSF,并对其模糊图像进行复原,重构出清晰图像,进一步验证了基于计算光学提高简单透镜成像像质算法的有效性。实验结果表明,本文提出的算法对简单透镜光学系统所成图像有较好的复原效果,其像质得到提升。