基于数字图像处理的自动调焦技术是根据目标物体成像清晰度进行调焦，是被动调焦技术。图像调焦不需要测距信息就可以完成闭环调焦控制，结构简单，并广泛应用于工业、医学、科学研究等领域。图像清晰度评价以及正焦位置搜索是图像调焦技术中两类基本技术问题。基于上述两类基本问题，本文对图像调焦技术在卡塞格林式望远镜中的应用进行了研究，主要研究内容和结果有以下几个方面：本文对目前的图像清晰度评价算法进行了仿真与实验，并重点研究了空域评价算法，得到了目标对象的较优评价算法，即Brenner算法，但是Brenner算法对图像清晰度评价结果依赖阈值选取。针对上述问题，本文通过高通滤波器模板和带通滤波器模板对图像进行清晰度评价。与传统的Brenner算法相比，实验结果表明改进算法在满足评价算法单峰性和无偏性前提下，提高了灵敏度，降低了计算次数。在点目标成像的光学系统中，点目标在像平面上实际得到的是一个具有一定面积的圆形光斑，评价图像清晰度一般采用点目标像的能量分布算法。点目标像的能量分布评价算法具有计算量少，物理意义明确等特点，但是没有考虑到点目标成像形状。考虑点目标成像形状，本文基于圆形度提出了一种新的点目标评价算法。在三维图像调焦系统中，实验结果表明新算法比成像能量分布算法具有更好的收敛速度和收敛稳定性。在分析比较现有一维搜算算法的基础上选择爬山算法实现了一维调焦闭环控制。爬山法易陷入局部极值使搜索正焦位置失败，本文将仅与系统相关的各类系统信息引入到爬山算法中，改进算法在不改变原系统结构及增加额外传感器条件下能够实现快速、高精度正焦位置搜索。图像清晰度评价计算量大，因此清晰度评价算法复杂度和系统实时性的矛盾成为图像清晰度评价系统中较突出的问题。本文对目前图像处理平台进行了比较，选择FPGA平台满足图像评价系统的计算量和实时性要求，采用可视化编程技术在FPGA上实现图像清晰度评价算法。在卡塞格林式结构的望远镜中，主次镜光轴、焦点发生偏离时，系统成像质量降低，为了保证系统成像质量而调整主次镜实质是调整主次镜共轴以及焦点重合，这可以看作是广义意义上的调焦，需要采用多维调焦技术。图像调焦技术不需要专门设备，可以简化系统结构，并且评价结果直观。本文基于六自由（Six Degrees of Freedom，6-DOF）平台设计三维图像调焦系统，在分析比较多维搜索算法的基础上选择随机并行梯度下降（Stochastic ParallelGradient Descent, SPGD）搜索算法实现了三维调焦闭环控制。针对X、Y、Z三轴耦合性关系，本文提出了一种改进的SPGD控制策略，实验结果表明系统闭环调焦误差小于3%，满足三维调焦系统的精度要求。本文通过实验对算法的精度进行了分析。三维图像调焦实验为实际应用提供了解决方案，具有工程指导意义。