在传统的光学成像过程中,大多数光学设备无法直接检测出光场的相位分布,仅仅可以采集到光场的强度分布,而通过测量到的光强使用相位恢复算法就能获得光场的相位信息,以此能获得光场更多的信息。上世纪七十年代至今,现代光学技术基础研究领域的重点其中就包括相位恢复问题。本文对两类经典的相位恢复算法做了详细的分析研究。以及研究了相位恢复在散斑自相关成像过程中的实际应用。散斑成像技术属于相位恢复问题的基础应用,其对相位恢复的应用具有深远的影响和一定的指导意义。本文的研究内容主要包括:（1）对各种经典的迭代算法求解相位恢复进行了分析研究。总结讨论了经典的相位恢复算法—GS（Gerchberg-Saxton）法,误差减小（Error Reduction,ER）算法、混合输入输出（Hybrid Input Output,HIO）算法和角谱迭代算法的基本原理,对这几种算法均做了仿真模拟,并且对比了算法之间的优劣性。仿真结果表明,GS算法简洁快速,但初始相位不确定,相位恢复结果也不稳定。ER算法和HIO算法都在GS算法的基础上做了优化,收敛速度和收敛精度都得到了提高。角谱迭代法由于设置传递函数的缘故,可以对具有衍射距离的相位恢复问题进行很好的解决。（2）本文从光强传播方程法（Transport-of-Intensity Equation,TIE）的发展历程、基本原理和数学模型出发,重点对求解光强传播方程的方法进行了探讨,包括Green函数法、Zernike多项式法、快速傅里叶变换法等。通过傅里叶变换法可以快速求解TIE方程,从而获取光场的相位信息,并根据该解析结果获取到了在光强取不同近似的结果时,可分为简单 TIE（SimpleTIE,STIE）和伪精确 TIE（Pseudo-exact TIE,PTIE）,对这两种取近似的不同情况做了详细的分析总结。从理论推导可以看出,STIE法简单快速,但是由于对光有损耗和多次舍去旋度项而导致结果不精确。与STIE算法相比,PTIE算法计算效率低,但结果更加准确。通过仿真和实验,对STIE法和PTIE法求解相位的精确性进行了比较,结果与理论推导相符合,PTIE法的精确度稍微高于STIE法。（3）本文创新性的采用基于HIO算法的角谱迭代算法与较为精确的PTIE法进行结合,实验和仿真结果都表明HIO-PTIE法精确度更高,迭代速度更快。由于迭代法和TIE法的优势各不相同,因此可以将两种方法作一定程度上的结合,即通过TIE法算出初始相位后,将该结果当作迭代法计算的初始相位进行迭代计算。TIE法不需要迭代,计算速度快,但恢复的相位结果不太精确,迭代法正是由于初始相位的不确定性导致计算结果不稳定,因此TIE法恰好弥补了这个缺陷。本文根据不同的相位恢复算法的特点将整个相干光场衍射区域进行了分割,分析了不同相位恢复算法所适合的衍射区域,实验结果表明,TIE法适用于近场衍射,HIO-PTIE融合算法适用于中场衍射,迭代法适用于远场衍射。（4）基于散斑自相关成像理论,对散斑的成因及性质进行了论述,并对任意图像的散斑图进行数值模拟。根据维纳辛钦定理以及图像自相关的成像原理,对散斑图的自相关进行了数值模拟。将相位恢复算法应用到了散斑自相关成像过程,通过数值模拟得到的散斑图,重建出了原始目标图像。