压缩感知理论(Compressive sensing theory)是单像素相机系统的设计理论基础,从相关理论的提出到发展成熟只用了几十年的时间,特别是在21世纪初,随着相关研究人员的持续探索研究,在2004年由Candes、Romberg、Tao和Donoho等科学家提出了完整的压缩感知理论。压缩感知理论又称压缩采样,压缩感知理论是保留信号有用信息,抛弃了信号采样中的冗余信息,将压缩后的观测值进行凸优化求解,最终恢复出原始信号。随着研究人员在各领域探索中不断的将压缩感知理论引入,CS理论在很多方面应用已经取得了突破进展,包括在图像处理领域、计算成像领域、地球物理领域、信号处理领域、应用数学领域等。单像素相机就是压缩感知理论在计算成像领域的应用,单像素相机是由美国莱斯大学于2006年在其发表的论文中首先提出,其主要特点是打破了传统多像素传感器(CCD或CMOS)获取图像的方式,以单像素探测器与DMD数字微镜结合达到数字成像的目的,本课题具体研究工作如下:本课题将首先对单像素相机系统相关的核心理论—压缩感知理论做了分析研究,讨论了传统采样的弊端,继而引出压缩感知理论的特点和优势,详细讨论了它的数学理论模型,并且对压缩感知理论的稀疏采样的各个环节做了详细分析探讨。其后对传统单像素相机各组成部分做了介绍,包括系统搭建部分、软件设置部分、算法恢复部分等。并讨论了传统单像素相机实验中会出现的问题,并对其产生原因做了详细讨论和解决。通过对传统单像素相机成像系统的各组成部分做了详细研究,提出了新的单像素相机高质量视频成像系统。新单像素相机高质量视频成像系统相较于传统单像素相机系统主要在三方面做了优化改进。在光路上,用两个准直透镜搭配光纤采集光路来替代传统笼式透镜光路;在信号采集上,用了新设计的高速信号采集方案替代了旧的低速采样方案;在矩阵设计上,提出了双尺度矩阵算法。通过上述的优化改进让新单像素相机成像系统具备了一次实验可以实现两种分辨率快速高质量视频成像能力。最后,新提出的单像素相机高质量视频成像系统是模块式的,各个器件有很多可选择可替代性,并且矩阵算法和恢复算法也有很大的提升空间,因此本系统有很强的可移植性,甚至可以实现太赫兹波段视频成像,这为替代X光检测器提供了新思路。