基于数字全息术的分布式孔径综合成像是一种先进的主动成像技术。采用多个子孔径对目标进行全息探测,然后将各个子孔径上的目标光复振幅根据其空间位置综合起来,从而获得较大的数值孔径,最终实现多孔径综合高分辨率成像。这种成像系统的难点在于子孔径之间的相位误差应控制在十分之一个波长以内。考虑到子孔径间的相对旋转、放大率、位移和倾斜误差对综合成像质量的影响,深入研究了基于图像配准和清晰化的系统误差标定和校正方法,研究内容和结果包括以下3个方面。针对子孔径间的旋转和放大率误差,研究了基于图像配准的误差标定和校正方法。首先理论分析了子孔径间的旋转和放大率误差的特点;然后提出了尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)和快速鲁棒特征(Speeded-Up Robust Features,SURF)算法的误差标定方法,以及基于图像变换的校正方法;最后进行了实验验证。实验结果表明:基于图像配准的误差标定和校正方法具有较高的精度;与SURF算法相比,在相同大小的散斑噪声下,SIFT算法的精度更高。针对子孔径间的位移和倾斜误差,研究了基于图像相关和清晰化的误差校正方法。首先理论分析了子孔径间的位移和倾斜误差对综合成像质量的影响;然后根据二者之间的耦合关系,提出了基于目标图像相关和清晰化的粗精两级校正方法,即在图像相关法获得的初始值的基础上,采用随机并行梯度下降算法(SPGD)对图像清晰度进行优化,从而实现精校正;最后通过9孔径综合模拟实验进行了验证。实验结果表明,基于图像相关和清晰化的误差校正方法能够有效校正子孔径间的位移和倾斜误差,提高综合成像质量。最后,为了便于实际应用,设计了基于C语言的三孔径综合成像程序模块。在VS2013开发环境下,基于MFC开发技术编写了对话框界面,利用Open CV图像视觉库和自己开发的其他程序模块,实现了系统误差标定和校正功能。运行结果验证了程序设计的正确性,因此能够很好地应用于实际系统。