折反射全向成像技术凭借一次性无缝获得三维空间360度全方位场景信息的优势,成为近年来全方位成像领域研究的热点方向。然而,随着研究的深入和应用的推广,折反射全向成像所固有的空间分辨率低、内外环分辨率不均匀的问题成为限制其应用推广的主要因素。近年来兴起的压缩感知理论为解决困扰已久的折反射全向成像分辨率问题提供了一条可行的新思路。压缩感知理论建立在信号稀疏或可压缩基础之上,将信号采样和压缩结合在一起,对高维信号进行非相干测量实现信号的压缩采样,通过远低于传统方法获取的数据量重构出原始信号,使得高分辨率信号的采集成为可能。本文基于压缩感知理论框架研究解决折反射全向成像的分辨率问题,主要工作包括:1.适应全向图像分辨率特性的非均匀测量矩阵设计由于曲面反射镜的作用,使得折反射全向图像的空间分辨率从外环到内环逐渐降低,传统的均匀测量矩阵设计方式不再适用于全向图像处理。因此,本文结合折反射全向图像的空间分辨率分布规律,研究适合全向图像的非均匀测量矩阵设计方法。首先从立体角的角度出发推导折反射传感器与所采用的普通传感器之间的分辨率约束关系;接着根据重构信号的均方误差与信号稀疏度、测量次数的关系,设计了基于全向图像分辨率的非均匀测量矩阵,通过设计的测量矩阵,将较多的传感资源分配给全向图像内环,而将较少的传感资源分配给外环,从而实现场景的非均匀压缩采样;最后通过实验验证了本文设计方式的正确性和解决全向图像分辨率问题的有效性。2.基于全向全变分的全向图像稀疏重构算法折反射全向图像由于曲面镜的反射作用,导致全向图像存在严重的畸变,传统的梯度计算方法在进行全向图像处理时不能很好地符合折反射成像特点。为此,本文研究了结合全向图像特点的稀疏重构算法。首先分析了全向图像的梯度特点,提出了一种新的基于双向映射的全向图像梯度计算方法;在此基础上,提出一种基于全向图像梯度的全变分模型——全向全变分,并在基于TV范数进行全向图像重构时,采用全向全变分作为目标函数,进行模型的求解,从而高质量的重构出全向图像。实验表明,本文算法的主客观效果均优于传统TV模型,并且明显提高了全向图像内环的重构质量。3.折反射全向压缩成像硬件实现从成像系统的设计与实现角度出发,探讨通过何种物理器件,能够使得系统对场景进行压缩采样。首先介绍了并行压缩成像模式中压缩编码孔径的基本思想,在此基础上提出了随机点扩散函数的编码掩膜设计方法,避免了高维测量矩阵的存储;然后探讨了编码孔径的实现方式,提出了基于中继透镜和可编程器件的编码孔径实现方式;最后通过实际装置实验验证了全向压缩成像方法的有效性。