单像素成像作为一种新型成像方式,在图像信息采集与成像方式上,区别于传统的阵列式成像。它通过投影一系列的基底照明图案,采集目标物体的空间信息,并由单像素探测器采集反射光强,最终重建目标物体图像。单像素成像灵敏度高,因此在显微成像、透过散射介质成像等对灵敏度要求较高的成像场合备受关注;尤其是在红外等阵列传感器不成熟的成像波段,单像素探测器的制作难度与成本更低;此外,采用单像素成像还有利于成像系统的简化与集成。然而,在具备以上优点的同时,单像素成像需要大量的采样测量,成像时间随采样测量次数增加而增长。在保证图像质量的同时降低采样次数,减少成像时间,成为单像素成像研究的亟待解决的关键问题之一。为此,本课题从算法与硬件两方面,研究实现单像素成像速度的提升。算法上提出深度Q网络（Deep Q Network,DQN）单像素降采样成像方案,硬件部分使用ZYNQ 7020控制LED阵列实现基底照明投影的方案,搭建了高速投影与探测的单像素成像系统;结合算法与硬件,实现了DQN-Hadamard单像素成像算法在ZYNQ 7020单像素成像系统的移植,软硬件协同实现高速DQN-Hadamard单像素成像技术。具体的研究工作如下:（1）为了从算法层面提升单像素成像速度,首次提出了DQN单像素成像方案。通过引入DQN,将单像素成像的采样过程视为决策过程,训练得到最优化的采样顺序,从而避免了人为的采样顺序规划。仿真与实验表明,DQN单像素成像能够大幅提升单像素成像速度,验证了算法的有效性。（2）充分运用ZYNQ 7020软硬件全可编程的特性,搭建单像素成像系统。ZYNQ7020的处理器系统部分实现基底照明图案生成,参数设置与读取控制,辅助调试等功能,可编程逻辑器件实现高速基底照明图案投射,高速AD采集与图像重建功能。基于搭建的单像素成像系统,实现了对目标物体190帧/秒的高速Hadamard单像素成像。（3）由搭建的ZYNQ 7020单像素成像系统,实现DQN-Hadamard单像素成像算法的移植。采用离线训练方式,结合PC实现DQN网络的训练,并将训练得到的最优采样顺序在ZYNQ 7020单像素成像系统上实现。成像结果表明,DQN-Hadamard单像素成像可以方便的部署到ZYNQ 7020,实现了DQN单像素成像算法的软硬件协同提速意图。研究结果表明:提出的DQN单像素成像方案,可以获得单像素成像降采样的最优采样顺序,有效提升成像速度,并且采用硬件与算法结合的方式,将DQN-Hadamard单像素成像方法部署至搭建的ZYNQ 7020单像素成像系统,能够进一步提升成像速度。本课题首次提出了DQN-Hadamard单像素成像,并实现了软硬件协同的高速成像,对促进单像素成像走向实用有重要指导意义。