高空间分辨率、高光谱分辨率、高信噪比以及高效率的图像采集传输和存储技术一直是各类成像仪器的发展目标。在传统基于香农采样定理的信息获取技术中,提升分辨率意味着光电探测器的阵元数量增加,AD的采样频率提升,这将不可避免的导致系统变得越来越复杂以及技术实现困难。尤其在军用的航空航天成像领域,国产化大面阵、高帧频的红外探测器和高速的AD采样器件存在技术瓶颈,而国外的这些先进技术一直对中国保持禁运状态。因此,急需发展各类新型的成像技术。计算成像和压缩感知理论相结合提供了一种新的解决思路:不同于传统光学成像图像信号的直接探测方式,论文提出了一种计算成像方法,它采用一个特殊的编码模板取代传统光学成像的像面,这种编码模板可以加载不同的编码函数。然后将压缩感知用于这种计算成像中,信号采样时,编码模板加载的观测矩阵将高维信号投影变换到另一个低维空间,这样就可以用一个单元探测器或者低速率的AD采样投影信号。可以看出,这种信号获取方式一方面避免了追求大面阵的探测器和高速AD,同时信号在采样的过程中实现了压缩,这将极大的减轻航空航天成像领域的图像采集传输和存储压力。本文的主要工作及创新点如下:1.设计了计算成像原理样机,采用DMD作为编码模板硬件,根据成像目标的大小和区域位置不同,实现了DMD阵列单元的任意合并和任意分区控制。同时实现了编码模板可任意更换的非压缩以及压缩计算成像实验,并对其采样信号进行了统计分析。最后还对外场环境下的静止目标进行多光谱成像实验。2.在压缩计算成像的图像重构模块中,深入分析贪婪算法和凸优化两类具有代表性的重构算法,采用正交匹配追踪算法和梯度投影算法分别对图像信号进行重构实验,最后详细分析了两类算法的优劣。3.在重构后的图像质量评价过程中,针对传统均方误差和峰值信噪比法存在的不足,创新性的引入子空间分析方法,进行图像的信噪比估计,然后用估计得到的信噪比对图像质量进行评价,这种评价方法与实验结果相一致。4.论文最后综合研究结果,对计算成像技术未来的实际应用提出合理性建议。当需要获取高分辨率图像时,选择非压缩计算成像,编码模板选用哈达码矩阵。当需要高效率的获取图像时,选择压缩计算成像方式,采用高斯随机矩阵作为编码模板,同时选取38%左右的压缩信号采样率,并选择梯度投影算法重建图像;当需要快速成像,并接受一定的图像分辨率降低时,可以选用16%左右的压缩信号采样率,并采用正交匹配追踪算法重构图像。