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随着近年来微电子集成电路的迅猛发展,大规模CCD或CMOS集成传感器阵列的加工技术日渐成熟,成本越来越低。因此,依托于CCD或CMOS集成传感器阵列的传统图像及视频采集的技术,在可见光波段,已经实现低成本地采集庞大的原始数据进行成像。但是由于信号固有的稀疏性,庞大的原始数据在造成采集资源浪费的同时也造成了存储资源和传输资源的浪费。此外,基于大规模CCD或CMOS集成传感器阵列的成像系统在近红外波段的成本十分昂贵。压缩感知采样方案借助信号稀疏性,该方案结合恢复算法促成单像素相机的诞生。单像素相机通过空间光调制器上的观测矩阵对场景的反射光或透射光进行编码得到一系列的压缩观测值,结合恢复算法实现压缩成像。基于压缩感知采样方案,本文设计基于离轴牛顿反射式望远镜的近红外单像素相机,通过Zemax建模及参数优化,得到获取较强的目标场景微弱近红外辐射的参数。观测矩阵对目标场景进行压缩编码,其可决定成像的质量和分辨率。本文通过设计不同种类的观测矩阵对不同场景进行不同分辨率的成像仿真获得优选矩阵。此外对三种不同的恢复算法进行探究,结合观测矩阵进行联合仿真,使得不同观测矩阵和不同恢复算法的组合分别高效地应用至静态场景或动态场景,实现高时间分辨和高空间分辨率的目标场景近红外单像素成像。为提升压缩测量值的精确性和稳定性,对数据采集卡的高采样速率和空间光调制器的翻转速率进行权衡。在空间光调制器的每个观测周期内,设计数据采集卡进行多次采样均值化处理的采样策略,较强的抑制背景噪声的干扰,提升近红外单像素相机的成像质量。基于Zemax优化的光学系统、改进的Labview平台采样方案和优选的观测矩阵及恢复算法组合,实际搭建的近红外单像素相机在可见光、近红外波段对简单场景和复杂场景实现不同分辨率的高质量成像。基于实际平台采集的数据,采用无参考的灰度平均梯度标准实现对重构图质量进行评估。因此,采用基于压缩感知采样方案的离轴牛顿反射式望远镜单像素相机,在采集到少量且有效的目标场景信息值条件下实现多波段、高质量的压缩成像,为现阶段基于大规模CCD/CMOS集成传感器阵列的相机在红外波段的不足提供一种低成本、结构简单且紧凑的解决方案。