随着计算机技术的快速发展,图像成为信息获取的重要途径之一。单像素成像作为一种新兴的光学成像技术,自提出以来受到了广泛的关注。边缘检测技术用于提取图像的边缘信息,能够有效的减少图像处理过程中的数据量。将边缘检测技术应用于单像素成像系统中,可以实现对未知物体的边缘成像且具有良好的抗干扰成像优势,因此成为新的研究热点。现存技术依旧存在数据量过大、测量次数过多和成像质量欠佳等问题。本文针对现存技术的缺陷,结合单像素成像技术、边缘检测理论以及压缩感知技术研究并提出了以下三种相关算法:1、提出基于NESTA算法的计算鬼成像技术。将稀疏采样技术与计算鬼成像技术相结合,解决了成像过程中因散斑图案数据量过大而导致的数据传输困难问题。首先,空间光调制器加载一系列纯相位掩模生成散斑图案后照亮目标物体,由无空间分辨率的桶探测器收集反射或透射的总光强值。将散斑图案压缩后传给接收方,此过程显著的减少了传输过程中的数据量。接收方通过NESTA重建算法对压缩后的散斑图案进行稀疏重建,将重建后的散斑图案与接收到的光强值进行二阶关联运算得到目标物体的成像。最后通过具体实验对本算法的可行性与有效性进行验证,数值分析表明了本算法具有较好的压缩性能。2、提出基于计算鬼成像的亚像素级边缘检测算法。首先对计算鬼成像过程中所需的相位模板进行半像素平移,结合边缘检测理论设计两组相位模板依次对场景进行照明,由桶探测器记录的光强值与未平移的相位模板进行二阶关联运算来实现边缘成像。本方案通过选取哈达玛矩阵作为相位模板来提高边缘成像质量,通过对相位模板的亚像素级平移提高边缘检测精度且有效的减少测量次数。数值模拟实验对该算法从多个方面进行可行性与有效性分析。3、提出基于四步相移技术的亚像素级边缘检测算法。首先对四步相移成像技术过程中所需的四组正弦结构光模板进行半像素平移,结合边缘检测理论设计两组正弦结构光模板依次对目标物体进行连续投影,并将桶探测器采集的光强值通过计算得到图像边缘信息的傅里叶谱,最后通过对所获得的光谱进行傅里叶逆变换得到待检测图像的边缘图像。本方案结合四步相移技术克服了背景光噪声的干扰,通过对正弦模板的亚像素级平移提高检测精度,利用抖动技术对成像所需的正弦光模板进行二值化处理克服了传统四步相移技术的局限性。由数值模拟实验验证本算法的可行性和有效性。