傅里叶叠层成像技术（fourier ptychographic microscopy,FPM）是2013年之后提出的一种新型超分辨率成像技术。傅里叶叠层成像技术主要由结构照明、叠层成像、相位恢复三个部分构成,首先通过采集端获取大量低分辨率图像,再利用空域和频域中的约束条件进行迭代来实现样本的大视场、高分辨率图像的重构。但传统的傅里叶叠层成像技术仍然存在着采集的低分辨率图片质量差,算法计算成本高,迭代时间长等问题,这些缺点导致算法成像效率偏低和其重构的高分辨率图像质量不高。在FPM成像过程中采集的低分辨率图像会对重构图像质量产生直接影响,为解决这一问题,已有的研究提出用超分辨率重建技术和对低分辨率图像进行传统去噪处理的方法,但需要采集大量的低分辨率图像,这样会加大采集端的时间损耗,导致重构效率降低;而传统去噪算法会造成原始信息丢失,影响重建图像质量。因此本文将在传统的傅里叶叠层成像过程中引入凸优化算法对成像方法进行改进,以提高重构图像质量,论文主要工作如下:1.搭建一套基于LED阵列照明的傅里叶叠层成像装置,整个装置三个系统组成,分别为照明系统由LED阵列、Arduino uno R3控制器构成;图像成像系统由变焦镜头、显微镜等组成;图像采集系统由KUY-NICEIUA 20000KPA工业数字相机和Image View软件等构成。2.对传统的迭代阈值法进行改进。文中主要研究的是用迭代收缩阈值算法来求解该模型,这是一种对传统阈值算法改进后的新的迭代算法,算法中采用Barzilai-Borwein（BB）规则在每次迭代时初始化线搜索步长,加快了收敛速度,选用软阈值函数,使图像去噪时原始信息丢失减少。3.对傅里叶叠层成像影响因素研究。分别研究了光强差异和LED点亮方式对恢复结果的影响,做了理论介绍并分别做了光强影响消除实验、多L ED编码照明的模拟实验、多LED编码照明的系统实验来进行研究验证。4.对不同数据集进行迭代计算,来验证迭代收缩阈值算法的收敛性和迭代速度;进行傅里叶叠层成像实验,用采集的低分辨率图像原图和分别做了凸优化处理、传统去噪处理的结果图分别进行重构实验,并将三组试验结果进行对比分析。通过学位论文工作期间的研究,我们得出引入了凸优化的傅里叶叠层成像技术在没有较大时间损耗的情况下,具有提高重构图像质量的优点。