本文探讨了压缩感知技术在差分解平均散斑图鬼成像中的应用，通过理论分析与实验验证展示了该方法的有效性及优越性。
在当今的信息技术领域，鬼成像技术是一种突破传统成像局限的非传统方法，可以实现无透镜或低照明条件下的高质量图像重建。随着压缩感知理论的发展，这种技术获得了新的应用可能，在采样率较低的情况下仍能恢复出高品质图像。
鬼成像是利用光子量子关联特性来获取目标物体信息的一种方式，即使光源未直接照射到物体上也能通过测量其与光源之间的相关强度数据还原出该物体的图像。相比之下，传统方法需要有光线直接作用于被摄物才能形成清晰影像。热光鬼成像作为其中一种特殊形式，则是借助激光等热源产生的光照射目标后，利用散斑图案来重建图像。
散斑图是由波前干涉形成的随机强度分布模式，包含了大量关于入射光束和物体间相互作用的信息，在天文学测量及生物医学成像等领域有着广泛应用。然而，传统设备对环境条件的要求较高，并且难以同时满足高质量与高速度的成像需求。因此本段落提出了一种基于压缩感知技术的新方案——差分平均散斑图鬼成像法。
该方法利用慢速探测器捕捉多个散斑图像并将其强度分布作为测量矩阵输入，而将这些数据进行差异运算后形成测量向量。通过引入正交匹配追踪算法从上述测量结果中高效重建稀疏信号，从而实现快速且高质量的图像恢复过程。
实验结果显示，在压缩比为0.5的情况下，该方案相比传统方法减少了90%以上的均方误差，并提高了超过10dB的峰值信噪比，表明其在低采样率下仍能达到较高的成像质量和速度。这使得它适用于需要快速检测或光传输受限的应用场合。
通过引入压缩感知技术与散斑图之间的差分信息进行图像重建的新思路，本段落所提出的方案不仅降低了设备需求和成本，还提高了数据处理效率及最终的图像质量。这一进展有望推动热光鬼成像在生物医学计量、天文学观测及其他对速度和精度有特殊要求的应用领域中的广泛应用和发展。
5星
