光学信息处理是基于光学频谱分析，利用傅里叶综合技术，通过空域或频域调制，借助空间滤波技术对光学信息进行处理的过程。光学信息处理系统的最大优势是高速度、并行性及互连性，光学4f系统是光学信息处理的重要实现系统之一。由于实验环境以及光学器件的原因，光学4f系统存在噪声干扰，主要包括随机噪声、相干噪声，以及系统灰度误差等，这些噪声干扰将对基于光学4f系统的光学信息处理的精度带来一定影响。本文主要研究光学4f系统灰度误差补偿方法。本文研究基于直方图匹配的光学4f系统灰度误差补偿方法。利用输入图像的直方图对经光学4f系统的输出图像进行直方图匹配，得到灰度误差补偿后的输出图像。实验结果表明，灰度误差补偿后输出图像的峰值信噪比平均提高了1.75dB，直方图匹配技术能有效补偿光学4f系统灰度误差。本文研究基于直方图匹配和径向基函数神经网络的光学4f系统灰度误差补偿方法。首先利用径向基函数神经网络拟合经光学4f系统输出图像的直方图与对应输入图像的直方图之间的非线性变换，得到输出图像与输入图像的直方图匹配变换曲线的最优估计，再依据直方图匹配曲线的最优估计对经光学4f系统的输出图像进行直方图匹配，得到灰度误差补偿后的输出图像。利用实际的光学4f系统进行光学实验，实验结果表明该方法能有效补偿光学4f系统灰度误差，视觉效果明显改善，灰度误差补偿后图像的峰值信噪比平均提高了2.038dB。实验结果验证了该方法的正确性。该方法不需要预先知道输入图像的直方图，其适用性更广泛。本文研究基于直方图匹配和支持向量机的光学4f系统灰度误差补偿方法。利用支持向量机拟合经光学4f系统输出图像的直方图与对应输入图像的直方图之间的非线性变换，得到直方图匹配变换曲线的最优估计，再依据直方图匹配变换曲线的最优估计对经光学4f系统的输出图像进行直方图匹配，得到灰度误差补偿后的输出图像。实验结果表明，该方法能有效补偿光学4f系统灰度误差，有效改善输出图像的质量，处理后输出图像的峰值信噪比平均提高了2.169dB。