平面复眼成像具有厚度薄的优势,同时根据多目的结构特点,能实现多光谱成像、三维成像、数字重对焦等功能,但由于各子成像系统口径和焦距的显著缩减,空间分辨率成为限制其应用的“短板”。利用各个子成像系统所得图像重建出高分辨图像,实现空间分辨率增强,成为突破该短板的关键。本文以平面复眼空间分辨率进一步增强为研究目标,开展了一系列理论与实验方面的研究工作。论文的主要研究内容有:首先,针对复眼图像高分辨重建算法,研究了以下四个方面的关键技术:(1)针对复眼图像中模糊函数的估计,提出基于USAF 1951分辨率板的模糊函数计算方法,实现了模糊函数的简便估计;(2)针对亚像素偏移值,提出了基于自适应权值和SIFT-RANSAC的图像配准算法,提高了自适应权值算法的配准精度;(3)基于平面复眼成像系统的结构特点,提出了图像配准算法的加速框架,显著消减了配准算法计算复杂度;(4)针对联合重建方法中亚像素偏移值的更新,提出了基于SSIM的高分辨图像联合重建,实现了配准误差的进一步抑制与重建效果的提高。其次,通过复眼图像采集与图像重建整合研究,在平衡系统空间分辨率与系统厚度的情况下,研究了平面复眼成像的最优子孔径数。首先仿真生成不同子孔径数情况下平面复眼成像系统采集的复眼图像,并对这些复眼图像进行高分辨重建,增强系统空间分辨率;然后采用客观评价指标对不同子孔径个数情况下重建效果进行了统计;最后通过实验,验证了仿真的有效性。特别需要指出的是,由于子图像之间亚像素偏移暗含了互补信息,是高分辨重建的重要信息来源,而配准算法计算得到的亚像素偏移值与真实值通常有偏差,所以本文分别探索了真实亚像素偏移值和计算亚像素偏移值两种情况下子孔径数对重建效果的影响。最后,实验研究了平面复眼空间分辨率增强性能。首先介绍了平面复眼成像样机;其次采用此样机,对物距为3m的USAF 1951分辨率板进行成像,在不同光圈数F情况下,实验测量了样机的空间分辨率,并在相同图像传感器和光圈数F情况下,与单孔径成像系统进行了对比;最后,根据实验结果,确定了重建算法提高空间分辨的倍数。