随着纳米科学和高分辨率成像探测技术的高速发展,人们对微观世界纳米级的观测与成像要求越来越迫切,希望从分子水平揭示细胞内的生命过程和材料的微观结构。近年来新出现的基于随机散射介质的光学超衍射极限聚焦与成像技术,克服了传统光学系统在透过散射介质成像时分辨率低、观测深度有限的缺点,在生物医学、生命科学和材料科学等领域具有重要的研究意义。本文从随机散射介质中光波的传播模型入手,基于统计光学和傅里叶光学的相关理论对随机散射光学系统的超衍射极限聚焦过程进行了仿真和系统研究,并分别对调相聚焦反馈控制算法、调幅聚焦反馈控制算法和散斑图像恢复算法进行了研究和改进。本文所做的具体研究工作主要包括:1.利用统计光学中的圆对称复高斯分布矩阵对随机散射介质中光波的传播过程建模,结合瑞利–索末菲衍射和透镜的位相调制函数,仿真了随机散射光学系统中光波的传播过程及波前调相超衍射极限聚焦过程。这种仿真方法精度高、速度快、成本低,仿真结果与理论预测值相吻合。利用该仿真框架可以模拟仿真基于随机散射介质的聚焦和成像过程,并测试和分析不同算法在不同参数下的聚焦或成像性能,同时还可以探索新算法,从而改善或提升现有聚焦或成像技术的性能。此外,利用该仿真框架还可以研究和探索新型的随机散射聚焦或成像技术。2.利用波前调相聚焦技术中反馈光强与波前调制相位之间存在的固有三角函数关系,提出基于曲线拟合的波前调相聚焦技术,采用列文伯格–马夸尔特算法拟合最优的波前相位。该技术对实验噪声较不敏感,聚焦光斑的质量较好;其采用的曲线拟合机制可以大大缩短单个网格的波前相位优化时间,从而大幅提高聚焦速度。该技术适用于高噪声环境下光波的快速聚焦,借助该技术还有望透过动态散射介质实现光波的聚焦。3.现有的波前调幅聚焦技术采用的连续序列算法具有抗噪性能弱、收敛速度慢的缺点,为此,提出基于遗传算法的波前调幅聚焦技术,利用遗传算法求取最优的波前幅值。该算法采用的全局优化策略可以同时优化所有网格的幅值,不仅收敛速度快,而且可以降低聚焦过程对噪声的敏感程度。该技术所得的聚焦光强几乎不受噪声水平的影响,特别适用于大噪声环境下散射光波的波前调幅聚焦。4.在基于空域光学传输矩阵的随机散射成像技术中,传统的Tikhonov正则化方法在恢复目标时容易模糊图像的边缘和细节信息,且重建图像通常被大量噪声污染。为此,提出基于TVAL3的散斑图像恢复技术,利用TVAL3算法来重建目标图像。该算法在有效抑制噪声的同时,可以保留大量的边缘和细节;即使在大噪声环境下,也可以较好地恢复出待测目标,且重建图像的质量远远优于Tikhonov正则化的结果。