成像系统已经成为现代社会不可或缺的应用设备,小到手机摄像头、生物医学镜头,大到天文望远镜、遥感相机等,成像系统为人们的日常生活、生产制造、科研探索提供了巨大帮助。随着科技的发展,人们对于成像系统的要求也越来越高,例如,成像质量、视场、景深以及系统的体积和质量都是重要的评价指标。然而,在传统的成像系统设计中,为了提高成像质量,往往会使用大量且复杂的镜片组合,这导致现有的商业镜头通常比较笨重,而且价格不菲。近年来,一种新兴的单透镜计算成像技术引起了部分学者的关注。该技术通过一片透镜实现光学成像,然后再通过图像复原算法去除图像中的像差模糊,有望在保证成像质量的同时,大大减小系统的体积和质量,并且降低成像系统的成本。该技术的关键在于通过对透镜和算法的设计,最大可能地降低图像模糊。此外,如何降低设计效果和实际成像效果的差异也是该技术的难点,解决该难点将有利于促进该技术走向实际应用。针对以上单透镜计算成像技术的关键及难点,本文研究了一种单透镜成像系统的端到端设计方法,主要研究内容和工作如下:首先,为单透镜计算成像建立了端到端设计所需的系统模型。该模型融合了光学成像模型和图像复原模型,在给定的单透镜参数下能够得到仿真的模糊图像,随后,在给定的复原算法参数下,能够得到去除模糊的复原图像。通过可微光线追迹,复原图像对于单透镜参数和复原算法参数都是可微的,因此,通过该模型能够实现对单透镜参数和复原算法参数的同时优化。在单透镜成像系统模型的基础上,通过梯度下降算法建立了单透镜系统的端到端优化框架。随后,在端到端优化结果的基础上,通过蒙特卡洛方法分析了加工和装配误差对系统成像性能的影响,对单透镜系统在误差影响下的成像性能下限进行了预估。并且提出了一种单透镜成像系统的端到端误差校正方法,从而降低误差对单透镜系统实际成像性能的影响。最后,通过一系列实验表明,所设计的单透镜计算成像系统相比设计预期成像质量仅下降4%,能够达到商业复杂镜头成像质量指标的98%,在各种场景下均具有与商业复杂镜头相媲美的成像性能。因此,我们所研究的设计方法在航天系统、无人系统、手机设备等领域具有重要的意义与价值。