关联成像（Correlated Imaging）又叫鬼成像（Ghost Imaging）,利用光场的二阶乃至高阶关联性质,间接重构出目标,是一种间接成像技术。不同于传统光学成像技术可以利用面阵探测器直接获取目标的图像,关联成像需要通过特定的重构算法计算出目标图像。在关联成像中,照明光被分为两路:信号光照射目标后被无空间分辨力的单像素探测器探测,参考光经自由传播后被面阵探测器探测,任一路都无法单独成像,只有计算信号光场和参考光场的二阶关联性才可以恢复出目标图像。关联成像具有诸多传统成像所不具备的优点,如适合在复杂环境下工作、对探测器和光源要求低、物像分离和适合弱光环境等。因此,关联成像在医学成像、军事侦察和监视、机器视觉和遥感成像等领域引起了越来越多的关注与研究。然而,当前对于关联成像的研究还存在一些不足,如采样速度慢、计算速度慢、成像质量差和应用研究滞后等,尤其是在军事侦察和监视领域,关于复杂战场环境对关联成像质量的影响,以及如何提高成像质量等方面的研究十分欠缺。为推动关联成像向实用化方向发展,论文结合实际应用场景,对环境干扰下关联成像的算法和目标特征提取进行了深入研究。论文完成的主要工作如下:1.研究了压缩感知关联成像的数学模型。在分析了热光关联成像原理的基础上,建立了压缩感知关联成像的物理模型,并基于该物理模型,结合Goodman散斑理论计算了热光场的统计特性;由经典衍射理论推导了关联成像公式,并利用压缩感知算法重构目标图像;在使用数字微镜器件来调制照明光场、并比较常用压缩感知算法的基础上,通过数值仿真验证了该模型的有效性。2.研究了环境干扰因素对关联成像的成像质量的影响。通过分析环境干扰下关联成像的性能,以及实际应用场景,得出了环境中可能存在的光场衍射、大气湍流和平台振动等干扰因素,并定量计算了这些干扰因素对关联成像的影响;通过仿真模拟了存在环境干扰时的采样环境,并分析了该环境下关联成像的成像质量,结果表明,环境干扰使采样数据有效性下降,导致现有算法的重构精度急剧恶化。3.研究了基于邻域相似度的反馈式重构算法。为了提高环境干扰下关联成像质量,将邻域相似度（Neighbor similarity,NS）这一先验信息作为算法迭代的反馈指标,提出了基于邻域相似度的反馈式重构算法,并证明了该算法的可行性。仿真和实验结果表明,环境干扰下,该算法在提高成像性能方面优于现有的重构算法。4.研究了关联成像边缘检测方法。在提出“边成像-边提取”的边缘提取模式的基础上,分析了该模式下基于不同微分算子的梯度关联成像（Gradient ghost imaging,GGI）方案,并提出基于Kirsch算子的多方向梯度关联成像边缘检测方法（Multidirectional gradient ghost imaging,MGGI）。仿真和实验结果表明,MGGI的边缘提取精度更高,抗噪性能更好。5.研究了关联成像角点检测方法。在总结角点检测技术和关联成像系统的四种融合模式的基础上,提出了一种基于梯度关联成像系统的角点检测方法,该方法结合了曲率尺度空间（the curvature scale space,CSS）角点检测算法和基于Canny算子的梯度关联成像（Gradient ghost imaging based on Canny operator,GGI-Canny）原理。仿真和实验结果表明,该方法在环境干扰下仍然可以准确高效地提取目标的角点信息,对推动关联成像系统的实用化具有积极作用。