随着信息化进程的加快,人们更倾向于以图像作为载体快速高效的获取信息,这就对图像的采集、传输、存储提出更高的要求,特别是在亮度分布不均匀的自然环境中,高反光物体成像时反射的光强容易超出传感器接收光强的最大量化值,使得采集图像部分区域图像失真,严重影响信息传递。压缩感知这一新兴理论突破了传统成像系统以奈奎斯特采样定理作为基础的限制,从原始稀疏信号先验知识中,以少量的观测值高概率的重构原始信号,为众多领域内信息的获取和传输提供了新的发展方向。为了改善高反光成像饱和区域中数据丢失的状况,本文结合压缩感知理论将压缩感知理论应用于复杂环境中高反光成像技术研究中,主要包括以下几个方面:1.在深入学习传统图像压缩感知理论后,对目前的压缩感知算法进行选择与比较,对已有的理论知识进行了总结,通过进行一系列的仿真实验,最后找出最适合本课题的算法知识,进行自适应性的改进,为实验奠定理论基础。2.将压缩感知技术应用在解决高反光成像的问题上,提出基于压缩感知的高反光目标成像方法,用CCD图像传感器采集被测目标从高维空间线性投影到低维空间中的光学信息,将采集的观测值进行空间分块,对同一子块相对应的空间位置灰度值进行观测、重建,将重建数据按照空间次序重组排列以得到原始图像信息,对单个像素点的计算提高了成像精度。3.搭建实验平台,设计成像系统。设计适用于本方法的特定测量矩阵,控制DMD微镜元呈不同翻转状态,以DMD调制入射光的光学信息为去除高反光成像理论与压缩感知成像理论的交叉点,利用特定测量矩阵对目标图像进行线性采样,将CCD图像传感器单个光强采样值与测量矩阵中的分布数据对应结合,对整合后的数据用算法进行恢复重建实现被测目标在高光环境中成像。4.进行压缩感知高反光成像实验及结果分析,以峰值信噪比和灰度直方图作为客观评定标准,实验证明,基于压缩感知的高反光目标成像方法可行性较高、鲁棒性较强,能够自适应检测出高亮光区域,实现了在高光环境下不含饱和光成像,为压缩感知在成像应用中提供新的有益思路。