传统的成像系统设计都是尽可能直接地获取目标的空间光谱信息，而近年来兴起的压缩感知理论表明，通过合理设计图像的变换测量系统，利用有限的图像测量值有可能获取高质量图像。压缩编码孔径成像技术是在压缩感知理论的基础上发展起来的一项新型光谱空间调制技术，它突破了奈奎斯特采样定理的限制，对目标场景低频采样并通过超分辨率重建获得高分辨率图像。本文提出了一种基于数字微镜阵列的压缩采样高光谱成像系统，它利用数字微镜阵列来设计满足压缩条件的编码孔径模板，插入到成像系统中，实现压缩成像；通过设计合适的最优化迭代复原算法，由少量的低维投影观测值来精确地重建高分辨率的原始图像。文章重点对系统的图像复原算法进行了研究，主要工作如下：对压缩感知和编码孔径的原理进行介绍，提出了一种基于DMD的压缩采样高光谱成像系统。对系统的数学模型和光学系统做了详细分析，介绍了系统的定标方法。在实验室中对该系统进行系统定标和压缩成像，并将数据应用于后续的复原算法之中。对现有的图像复原算法进行研究，将快速迭代收缩阈值算法应用到压缩感知图像复原中，并结合正则化参数做了相应的改进。复原结果表明，该算法不仅能保证图像复原质量，而且算法收敛速度也有明显提高；基于变量分割思想和交替方向乘子算法，提出了一种分割增广拉格朗日收缩算法，该算法依据变量分割思想，将一个空域变量分解为空域和频域两个变量，通过优化算法交替逼近各自相应的最优解，大大加快了算法的收敛速度。复原结果表明，该算法得到的图像复原质量和收敛速度相对于原有的复原算法有明显优势。