天文观测中的点扩散函数对天文图像的后续处理、基于点扩散函数的测光与天体测量有非常重要的作用。实际望远镜的观测中,点扩散函数会受到不同因素的干扰,导致其会随观测时间变化,同时同一帧图像不同位置的点扩散函数也不相同。在时域上,空间望远镜的点扩散函数的变化主要受望远镜及光学器件的热形变影响。而地基望远镜的点扩散函数变化主要受到大气湍流,热形变和重力形变,指向和追踪误差的共同作用。在空域上,大视场望远镜,随视场变化的像差(例如彗差、像散、畸变)和折射元件引入的色差会耦合一些动态像差。由于影响点扩散函数的复杂性,导致难以使用解析函数对点扩散函数的变化进行描述,本文主要提出了一种面向天文观测望远镜点扩散函数分类的方法,揭示了点扩散函数随时间、空间变化的特性。为了验证分类算法在有关因素下的性能,我们对望远镜的成像过程以及对自适应光学系统进行了模拟。利用模拟得到的点扩散函数分析其受不同条件下的影响情况及分类算法对数据差异的敏感性,得到分类算法在不同条件的分类能力和主要影响因素。通过该方法可获得望远镜点扩散函数的分布,为望远镜观测状态评价及后续图像处理提供了基础与参考,可进一步提高天文观测中星点拟合定位、图像复原、测光等的科学产出。我们针对面向空间碎片观测的小口径大视场望远镜和时域天文观测望远镜所获得的数据进行点扩散函数的分类研究。利用观测数据,分析拍摄数据时望远镜的工作性能,并利用分类的点扩散函数提高星象的定位精度。相比于传统的二维高斯拟合,基于点扩散函数分类所确定的点扩散函数模型可对星象拟合的精度有明显改善。