随着对空间遥感成像系统的成像规模及分辨率要求越来越高,对传统成像系统提出了巨大挑战。成像分辨率的提高需要探测器更大的像元阵列规模和更小的像元尺寸,同时产生的海量数据给数据的存储及传输也带来了巨大压力。压缩感知理论突破了传统成像系统受到的香农-奈奎斯特采样定理的限制,其基于信号的稀疏特性,能够从少量的投影值中高概率的精确重构原始信号,这为高分辨率成像系统的设计提供了新的理论基础。本文从压缩感知理论模型及系统实现角度出发,针对面向空间光学遥感领域应用的压缩感知成像系统及方法展开研究,分别从理论模型的改进,硬件实现方式及成像策略等方面进行了深入探讨。首先,提出了一种并行互补压缩感知成像系统,建立了图像分块并行处理的数学模型,与传统块压缩感知系统相比,提高了采样效率,成像质量得到提升。根据空间光学遥感成像领域的应用需求,建立了该系统的推扫像移模型。量化分析了像移量对恢复图像质量的影响。其次,基于压缩感知理论和TDI CCD的工作方式,提出了一种借助TDI CCD电荷转移和快门随机闪动曝光协同的压缩编码成像方法,实现了电荷转移一维方向上图像分辨率的提升。基于此方法,提出了一种双探测器正交化超分辨率成像系统,完成了二维方向图像分辨率的提升。并提出了采用贪婪算法和比例融合算法作为系统的二维图像融合方式。理论建模及仿真结果表明该成像方法及系统的有效性,为基于压缩感知理论的超分辨率成像提供了系统实现的新方法。再次,提出了一种压缩感知理论模型的改进型,并根据模型需求设计了硬件实现方案及系统工作流程。仿真实验结果表明,与块压缩感知系统相比,所提出的系统在相同参数条件下,能够显著提升图像质量,且消除了块压缩感知系统的块效应。在所提出系统基础上,提出了基于频率预估的权重化迭代恢复策略,通过对重构过程的自适应调整,优化了重构过程资源分配,图像质量得到进一步提升。最后,针对遥感图像不同区域特征显著化的特点,提出了一种自适应块压缩感知系统,通过预采样率先获取目标场景的先验信息,一方面用于在感知阶段指导块间的自适应采样率分配,另一方面用于在恢复阶段生成权重稀疏系数矩阵,提升图像恢复效率,通过采用优化组合应用策略,使得提出系统的成像质量相比于传统系统明显提升。同时在此基础上提出了一种多角度图像恢复策略,使图像恢复质量得到了大幅提升。本文针对基于压缩感知理论的空间光学遥感成像系统及方法进行了深入研究,围绕压缩感知理论模型及系统实现等方面展开了有效探索,为压缩感知理论在空间光学遥感领域的应用起到了推进作用,并具有一定的指导意义。