波前曲率传感器通过探测两个不同传输距离处的光强差获得波前信息，在天文自适应光学、光学检测及眼科医学等领域得到了成功的应用。设计和使用曲率传感器时，需要合理选取传输距离以提高传感器测量精度和空间分辨率，采用合适的波前重构算法对不同形状光瞳像差进行准确测量。本文采用频率分析方法和拉普拉斯本征函数法进行了相关方面的研究。在小像差近似条件下，采用频率分析方法研究了不同传输距离对传感器性能的影响。传输距离较小时，波前畸变传输引起的光强差较小，光强测量噪声影响了传感器的测量精度；传输距离较大时，较高频率像差引起的光强差和波前曲率不再满足线性关系，该非线性效应增加了传感器的测量误差。实际波前包含有多个频率成份，低频像差具有较长的线性范围，更易受光强测量噪声的影响，应选择较长的传输距离；高频像差线性范围较小，受噪声的影响相对较小，应选择较短的传输距离。综合考虑非线性效应和光强测量噪声的影响，给出了传输距离的选择区间。针对曲率传感器，提出了拉普拉斯算子本征函数波前重构算法。该算法无需迭代，不必引入辅助函数，能够实现任意形状光瞳的波前重构。给出了圆形、环形、方形和环扇形区域上本征函数的解析形式，数值模拟实现了不同光瞳形状上的波前重构。使用光栅型曲率传感器实验测量了圆形、环形和方形光瞳上的像差板，采用拉普拉斯算子本征函数算法实现了波前重构。数值模拟和实验结果表明本征函数算法能够较好地实现不同光瞳形状上的波前重构。根据拉普拉斯算子本征函数梯度的正交性，将本征函数波前重构算法拓展到斜率传感器。证明了齐次Neumann边界条件下拉普拉斯算子本征函数梯度的正交性，得到了一组自身正交同时梯度也相互正交的基函数。针对波前斜率传感器，提出了拉普拉斯算子本征函数波前重构算法。利用波前斜率信息，数值模拟了采用本征函数算法重构波前的过程，得到了较好的重构效果。分析了模式法产生模式耦合与混淆的原因，比较了圆域本征函数和Zernike模式，数值模拟结果表明圆域本征函数的误差小于Zernike模式的误差。对曲率型自适应光学系统的波前校正算法开展了研究。对天文上采用的分区探测波前校正过程进行了数值模拟，结果表明对曲率为零的Zernike像差的校正效果好于曲率不为零的Zernike像差。针对光栅型波前曲率传感器，提出了一种直接利用整体曲率信号进行波前校正的算法，并与分区法的校正效果进行了对比，结果表明两者校正效果基本相当，而整体法充分发挥了光栅型波前曲率传感器的特点，可以适用于不同电极分布的变形镜，减少了系统校准的困难。