图像重构是图像处理领域一个重要的研究分支,更是图像压缩感知技术的核心内容之一,只要信号满足可稀疏性,便能利用有效的重构算法实现图像信号的精确重构。将压缩感知技术运用到图像重构系统,仅需采样少量数据即可解决系统收发两端的压缩、传输和重构等问题,从而降低在传输、存储过程中的带宽资源浪费和硬件设备代价。因此,图像压缩感知的研究具有重要意义。针对目前贪婪类重构算法在图像压缩采样中稀疏度未知这一不足,在压缩采样匹配追踪算法的基础上,本文提出一种稀疏度自适应压缩采样匹配追踪算法,即利用新的稀疏度估计方法,逐步迭代实现稀疏度的自适应估计,再通过压缩采样匹配追踪算法实现信号重构。仿真结果表明,本文提出的算法克服了稀疏度未知的影响,具有抗噪声能力强,自适应能力强,准确度高,图像重构效果佳等优点。论文设计了基于压缩感知的图像重构系统,包括图像采集、稀疏表示、测量矩阵构造、图像数据传输、图像重构等模块,同时将本文提出的改进算法应用于图像重构系统中,在此基础上,搭建系统测试平台,即通过摄像头采集实时图像,然后经过压缩感知等过程处理,实现系统收发两端的传输重构。系统测试结果表明,设计的方案满足系统要求,系统重构的图像在压缩采样率,峰值信噪比以及重构误差等方面都有所改善。