搭建了远距离、高分辨率单像素成像实验装置，完成了白昼时段水平34 km距离、分辨率0.8 m的自然目标的单像素成像。单像素成像测量基采用多尺度排序的Hadamard矩阵，调制后经两个光电探测器进行差分来实现Hadamard调制测量，利用压缩率25%的测量信号和快速Walsh变换算法，实现了成像速度2帧/秒@128 pixel×128 pixel。定义了一种人机交互的信噪比评价方法计算重建图像质量，研究了单像素成像积分时间与图像质量关系，评价结果与视觉效果相符合。提出的单像素成像方案在低成本的远距离红外成像方面有潜在应用价值。

光场成像技术中光场的采集和数据的压缩处理是亟待解决的问题。为了实现光场的稀疏采样和恢复, 建立了基于光场低秩结构的压缩采样相机系统, 研究了光场矩阵的结构特征及压缩采样下光场图像的重构问题。根据静态光场各视点图像之间的内容相似性, 将这些图像向量化并按列组合成一个二维矩阵, 该矩阵呈现出低秩或近似低秩的状态。对光场图像矩阵进行低秩分解, 结果表明偏离低秩的部分呈现出很强的稀疏性性质, 低秩和稀疏各自表征不同的数据冗余度。然后, 对基于掩膜的相机采样系统进行随机Noiselets变换测量, 鉴于重构过程是一个低秩稀疏相关性约束下的优化求解问题, 采用贪婪迭代求解分别重构出光场矩阵的低秩部分和稀疏部分。仿真结果表明, 重构图像的PSNR维持在25 dB以上,且保留了光场视点间的视差信息, 能够满足稀疏采样中对光场图像的要求。

为了在非协作情况下，对跳频信号的频率跳变时刻进行精确快速估计，提出一种基于压缩采样值的跳频信号跳变时刻快速估计算法。该算法首先通过压缩感知技术以远低于奈奎斯特采样定理要求的速率对跳频信号进行整周期滑动采样，然后根据不同时刻相邻两跳信号窗函数的特点，重构信号在傅里叶正交基上的2 个权值最大的稀疏系数，并由此对前后两跳持续时间进行判断，从而对跳频信号的跳变时刻进行参数估计。仿真结果显示，该算法能有效地估计跳频信号的跳频转换时刻，且实时性优于现有时频估计类算法。

针对252Cf源驱动噪声分析测量法中核材料浓度识别问题,采用压缩感知理论,在K最近邻(KNN)识别算法基础上,研究了一种基于压缩采样的K最近邻(CSKNN)分类识别方法,进而研究并分析了CSKNN方法的识别概率.实验结果表明,CSKNN分类识别方法只需少量的观测值(观测比M/N≥0.1),即可达到分类识别的目的;当信噪比提高时,识别概率将会以更快的速度收敛至100%,且对K值的敏感程度也会随之降低.这样,不仅提高了核军控核查的实时性,而且还有效降低了采样成本,为核材料浓度的在线判读提供了一种新的理论基础和实现方法.

卫星平台振动和反射镜震颤会引起遥感图像中的振荡畸变。这类畸变难以通过常用的几何校正方法消除。对此，提出了一种使用压缩感知的几何校正方法。该方法基于有理函数模型（RFM）进行几何校正。在校正过程中，利用初始的RFM 计算出地面控制点(GCPs)在图像中的投影坐标与实际成像坐标之间的偏差（称为投影偏差），以地面控制点处的投影偏差作为采样值，使用压缩感知技术重构出所有像元处的投影偏差，并据此对RFM 进行像方补偿；利用经过补偿的RFM 进行遥感图像纠正。通过补偿，消除了振荡畸变引起的RFM 模型误差，进而提高校正性能。利用实测数据验证了该方法的有效性，并通过仿真数据分析了地标点的数量与分布对该几何校正方法性能的影响。

采用基于稀疏限制的鬼成像技术(GISC)框架模拟研究了散斑场中散斑强度分布对成像质量的影响以及重建过程中所需要的采样次数与散斑尺寸和目标稀疏性的关系。数值模拟结果表明，光斑强度分布对成像分辨率影响较大，高斯散斑优于相同直径平顶散斑，且高斯分布散斑更适合于实际应用。当散斑尺寸小于图像的分辨率时，所需的采样次数只跟图像的稀疏度有关，而与图像的具体分布方式无关；当散斑尺寸超出目标自身的分辨率时，获得相同成像质量的图像(以较低分辨率图像为准)所需要的采样次数与散斑直径的平方成反比。模拟验证采样次数与目标稀疏性的关系，并给出和验证了具有灰度的自然目标图像的稀疏度计算公式。

为了避免光谱成像系统的时间损失，提高系统光通量，提出一种压缩采样光谱调制技术，搭建了基于数字微镜器件的压缩采样多光谱成像系统.该技术基于压缩采样理论，采用编码孔径光学系统以低于奈奎斯特频率对光信息进行采样，大幅度地减少了光谱数据量.实验中根据探测器得到的隐含光谱信息的二维图像，采用双收缩快速迭代算法重建612 nm激光和彩条布的数据立方体，结果表明：压缩采样多光谱成像系统不仅具有高光通量和高分辨率等特点，并在获取谱信息的同时对其进行瞬时压缩，压缩比可达31∶1.

利用干涉成像光谱仪对目标进行窄带高光谱成像探测具有高光通量、高光谱分辨率和高目标分辨率等优点。按照尼奎斯特定理对窄带光谱干涉信息进行采样存在较大的数据冗余，增加了后期傅里叶变换的数据处理量，影响光谱的复原效率。在分析窄带光谱傅里叶变换特性的基础上，提出了基于滤光片光谱透射率函数的窄带光谱压缩采样方法。引入滤光片参数和混叠参数，可以复原不同精度的窄带光谱信息。配以符合要求的多带通窄带滤光片，可对目标进行压缩采样获取多个谱段的窄带光谱信息，从而避免了逐个谱段探测，提高了探测效率。对该方法进行了仿真分析和实验验证，得到了与目标光谱相吻合的复原窄带光谱。

将数字微镜器件（DMD）应用于压缩感知(CS)关联成像，在该成像方案中，只需用无空间分辨能力的桶探测器，并结合相应的算法就能得到物体的像；将此成像方案应用于多光谱成像，仅需用线列探测器就能得到物体多光谱像,简化了多光谱成像探测的光电记录过程。通过对关联成像和CS理论的介绍阐明了成像原理。在实验平台上搭建演示装置，分别用强度关联算法和CS算法计算得到物体像，通过比较表明CS算法提取信息的效率更高；且实验表明在透镜口径足够大时，成像系统的分辨率由DMD面元大小决定。在原成像装置上，对桶探测器接收的光强信号进行谱分辨测量，线列探测器记录各光谱信号,利用CS关联成像方法得到物体多光谱像。