大视场探测因为其覆盖范围广、获取信息多的特点,在气象监测、航空航天及军事等领域都有着广泛的应用。但是“点对点”的传统光学成像下的大视场探测面临着系统复杂、大气分子散射、衍射极限限制等诸多问题,对于成像条件的要求较为苛刻,而利用光场的二阶甚至高阶关联实现物体信息探测的鬼成像技术则由于其非定域成像及抗湍流干扰等优势,在遥感成像、雷达探测等领域都有着巨大的应用潜力。但大视场下的鬼成像具有信息复杂、数据量庞大的特点,给鬼成像的成像质量造成了较大的影响,同时其庞大的采样数据量使得成像过程中数据传输和存储变得困难,不利于鬼成像在大视场探测中的实用化。为了解决上述问题,本文以散斑图为研究对象,在计算鬼成像的框架下研究能够减少采样数据量的鬼成像重构模型,使鬼成像技术能够满足大视场探测的要求。本文的研究内容如下:(1)鬼成像相关理论探究:基于鬼成像的基本概念和相关原理,介绍了计算鬼成像框架的工作机制,分析了面向大视场探测的鬼成像所面临的主要问题;剖析了一些适用于大视场的鬼成像方法的特点,给出了降低鬼成像采样数据量的主要策略,为建立适用于大视场场景下的鬼成像模型奠定了理论基础,减少了模型建立的盲目性。(2)散斑图分辨率与鬼成像的关系研究:通过分析不同分辨率散斑图的特点,剖析了散斑图分辨率与采样数据量及成像质量间的关系;提出了基于局部低分辨率散斑图的鬼成像重构模型和基于低分辨率散斑图亚像素偏移的鬼成像模型。实验表明,模型对于降低鬼成像采样数据量及提高成像质量有明显作用。(3)滤波处理与鬼成像的关系研究:探究了待测物体透过率与成像质量的关系,论述了鬼成像中边缘重构对于减少采样次数及有效提取场景信息的意义;分析了不同的滤波方法及在不同阶段滤波对于鬼成像结果的影响,提出了基于散斑图高通滤波的鬼成像边缘重构模型。实验验证了模型可以通过减少采样降低数据量。