成像技术是一种记录目标光子信息的技术。自然界中的光子携带着丰富的信息,这些信息可以用包含空间、传播角度、波长、时间和偏振的九维数据(x,y,z,θ,φ,λ,t,φ,χ)表示。快照式多维成像技术是一种在探测器一次积分时间内获取目标场景多维信息的技术。由于该技术具有多维探测能力,并可对动态场景进行测量,因此被广泛应用于生物医学、环境监测、目标识别、军事侦察等领域,是现代成像领域的重要分支。获取高维度、高分辨率的目标场景信息是快照式多维成像技术的重要发展方向之一。受限于探测器一次积分时间内能够获取的原始数据量,目前快照式多维成像技术重建信息的维度以及各个维度的分辨率存在着严重的相互制约。近年来研究者们将压缩感知技术引入到快照式多维成像领域中,从一定程度上缓解了上述问题。但由于该技术所涉及的重建算法计算量大,信息重建精度低,使其应用范围受到了极大的限制。另一类解决方案是使用探测器阵列以增加系统一次积分时间内获取的原始数据量,但是基于探测器阵列的快照式多维成像技术具有结构复杂、稳定性差和成本高的缺点。因此,高维度和高分辨率的兼顾性问题仍然是快照式多维成像技术发展亟待解决的重要课题。本文的研究目的是解决快照式多维成像技术高维度和高分辨率的兼顾性问题,为实现快照式高维度高分辨率成像提供关键技术和理论基础。研究成果可推广应用于生物医学、环境监测、目标识别等领域。本文的主要研究内容如下:(1)针对快照式光谱成像技术难以兼顾高空间分辨率和高光谱分辨率的问题,开展了基于光谱-全色共口径成像的高重建横向分辨率快照式光谱成像技术研究,采用傅里叶变换光谱成像和全色成像两种不同的信息采集方式,解决了高空间分辨率和高光谱分辨率的兼顾性问题;此外,开展了光谱立方体和全色图像的融合算法研究,根据光谱信息的稀疏特性,设计了分组主成分分析图像融合算法,抑制了重建光谱立方体的光谱失真。实验结果表明,本课题搭建的快照式光谱成像系统,将其重建光谱立方体的横向分辨率从0.891线对/mm提升至3.56线对/mm。(2)针对快照式多维成像领域中高维度和高分辨率的兼顾性问题,开展了快照式光谱-光场成像技术研究,利用目标场景多维信息的稀疏特性,结合聚焦光场成像和傅里叶变换光谱成像,使用单个探测器同时采集了光场信息和干涉信息,克服了结构紧凑、高维度和高分辨率之间的矛盾,在保持系统在各个维度上信息重建精度和分辨率的前提下,首次使用单个探测器实现了对目标场景七维信息(x,y,z,θ,φ,λ,t)的获取。实验结果表明,该系统具有使用单个探测器获取目标场景七维信息的能力。(3)针对传统人脸识别欺骗攻击检测技术的原理局限,开展了基于快照式多维成像的欺骗攻击检测技术研究,综合人脸和欺骗攻击工具在光谱吸收特性以及三维形貌上的差异,分别利用快照式光谱-光场成像系统重建的光谱立方体(x,y,λ)和光场立方体(x,y,θ,φ)训练支持向量机分类器,并利用决策层融合算法结合了上述两个分类器的分类结果,使系统对欺骗攻击的抵抗能力大大提高。实验结果表明,基于快照式光谱-光场成像的欺骗攻击检测方法对欺骗攻击的抵抗能力优于现有的检测方法。