关联成像是一种基于光场高阶相干获取目标信息的成像技术。和传统成像相比,关联成像在诸多方面具有优势。首先,关联成像可实现无透镜成像,在一些透镜难以加工的波段内,如X光,关联成像可更容易地获取物体图像。其次,在关联成像系统中可以用点探测器获取二维或三维物体的图像,和普通的面阵探测器相比,点探测器灵敏度高,这使得关联成像可以在极弱光条件下成像。此外,点探测器读写速度快,也使得关联成像系统可以高速采集数据。再次,基于照明光场的关联获取信息的方式,使得关联成像可以抑制与光源统计无关的噪声对图像的影响。最后,关联成像可以和压缩感知、机器学习等方法结合来提高成像质量。关联成像需要多次采样来获得物体的信息,这限制了关联成像对运动物体成像的能力。此外,光源统计性质不均匀以及传输路径上的相位噪声对关联成像质量有影响。为了提升关联成像在复杂应用场景中的适应性,更充分地发挥关联成像的优势。本文针对光源不均匀、物体运动、大气湍流等因素对关联成像的影响进行了研究和分析,提出并验证了提升关联成像能力的方案。具体研究内容如下:首先,提出了二阶相干度归一强度关联算法。分析了关联成像中的点扩展函数,研究了光场二阶相干度分布不均匀和功率抖动对关联成像质量带来的影响。该算法通过对量子关联成像系统中的点扩展函数的归一化,可以有效抑制图像中因采样次数不够或激光功率抖动带来的统计噪声。并且,在光场不均匀条件下,该算法比差分关联算法重构的图像质量更高,从而提升了关联成像对非理想光源的鲁棒性。其次,提出了时域差分关联成像方案。分析了在复杂背景中运动的物体对关联成像质量的影响和对成像系统参数的要求。基于该场景中背景时域稀疏、运动物体空间稀疏的特点,在不同时刻用相同的散斑序列照明场景,通过对桶探测信号作差再和参考光场关联的方法,去掉了静止背景项的影响,减少了运动物体成像所需的采样次数,提高了关联成像系统对复杂场景中运动物体成像的能力。再次,提出了基于物体自相关的运动物体追踪与成像方法。研究了运动物体时域信息的相关性,定量分析了得到了关联成像系统中,获取物体的运动信息比获取图像信息所需采样次数少。并以此为基础实现了基于粗糙图像的物体运动信息提取,然后在物体运动过程中逐渐获得物体高质量的图像。该方法降低了运动物体对关联成像系统采样频率的要求。提高了关联成像对高速运动物体追踪和成像的能力。最后,提出了抗相位噪声的计算关联成像方案。分析了相位噪声对关联成像系统的影响,得到了当光源有随机相位噪声时,关联成像系统的点扩展函数是光源相位噪声的频谱。此时物体图像无法直接从强度关联结果中获得。物体的图像可以通过对强度关联结果的自相关进行相位恢复得到。该法可以在光源相位噪声大于2时获得物体的图像。并且,当传输路径上有弱湍流时,该方法有望提高关联成像对湍流的抵抗能力。此外,我们定量分析了该方法中成像质量的影响因素。讨论了成像系统参数对成像质量的影响。