关联成像(Correlation imaging)即鬼成像，是最近几十年中发展迅速的一种新型成像技术，比较传统的成像技术，关联成像利用相关性重建图像，这种非局域成像方式有着高分辨率、抗干扰以及可实现无透镜成像的特点，因此关联成像显示出了巨大的应用前景。但是在重建目标图像的过程中，需要进行大量的采样。在采样数量有限的情况下，可恢复的图像像素十分稀少。为了得到较高像素数的图像，要求采样数量足够庞大，其计算量与时间的开销可想而知。　　为了以少量的采样次数得到较多图像像素信息，基于压缩感知理论的关联成像已经被提出。但在需要获得大量像素信息的情况下，压缩感知技术并不能很大程度上减少采样次数，其复杂的计算将成为不可忽视的负担。如何提高关联图像的重建效率，是目前这个课题所共同面临的难题。　　本文主要围绕着赝热光源关联成像，在研究分形理论的基础上，通过分形插值拟合来优化关联成像过程。首先根据实验中赝热光场强度分布的特点，建立以分形理论为依据的光场模型。其次针对关联成像过程，研究分形插值算法，通过拟合插值提高图像像素量，在同等精度水平的条件下，大大减少传统关联成像过程中的采样次数。在此基础上，对分形插值算法的精度进行分析，并引入图像均方误差(MSE)评价最终图像重建的结果，以此验证分形插值算法对图像高像素重建的有效性。仿真和实验结果表明，该算法在采样数不变的情况下，完成了关联图像的高像素重建，效果良好。