本文研究的主要内容是采用压缩感知处理数据采样和图像重构的鬼成像技术,将压缩感知技术应用于鬼成像系统中,以实现降低鬼成像系统重构图像所需的测量次数,并且提高其成像质量。首先,论文中说明了鬼成像技术的发展历史、理论模型及实验方案,重点阐述了纠缠光源鬼成像系统、热光鬼成像系统、赝热光源鬼成像系统的实验原理和光源的产生,并分析了各个系统的光源特性。其次,说明和分析了压缩感知技术的理论模型及稀疏性和可压缩性、线性观测以及重构算法等压缩感知处理问题的核心内容,并且对现在主要使用的五种压缩感知重构算法的主要运算过程进行了阐述,通过仿真验证了这五种重构算法的成像效果。再次,将压缩感知技术与鬼成像系统相结合组成压缩感知鬼成像系统,以离散余弦变换矩阵作为稀疏化矩阵,仿真模拟了压缩鬼成像实验,并且搭建平台从实验上实现了正交匹配追踪、子空间匹配追踪、迭代加权最小二乘算法等三种压缩感知鬼成像系统的实验成像,通过仿真模拟和实验成像验证了压缩感知技术对鬼成像系统测量次数的降低和对重构图像信噪比的提升作用。最后,以二阶压缩感知鬼成像为基础,本文提出了两种高阶压缩感知鬼成像方案,并通过仿真模拟以及实验成像验证了所提出方案的有效性,仿真和实验结果表明,这两种高阶压缩感知鬼成像系统相比于二阶压缩感知鬼成像,对鬼成像结果的信噪比提升更大。