传统的相机拍摄,因为镜头的存在,使得相机成本居高不下、体积不可缩减,这限制了相机的一部分使用领域。为了改善这种情况,不同种类的无镜头相机相继问世,但仍然有成本高、相机整体体积大、重构图像像素点不高及重构时间长的缺憾。针对上述问题,本文设计一款基于编码孔径与压缩传感理论的相机,通过掩膜与重构算法,取消相机镜头。在保证成像质量的同时,减少成像时间,同时,利用低价的掩膜材料,与相机感光传感器实现一体化绑定,缩减相机整体体积。本文的主要研究工作如下:(1)针对已有的相机因为镜头的存在造成的限制,结合压缩传感理论可以恢复高分辨率图像且测量矩阵可以通过掩膜进行物理实现的特点,设计一种加掩膜于感光传感器前且利用压缩传感理论重构算法的相机成像模式,达到通过计算取代镜头的目的。(2)针对已有的无镜头相机重构图像分辨率不高,成像时间长以及光吞吐量不足的问题,实现一种基于m序列生成矩阵作为掩膜图案的掩膜。通过验证m序列生成矩阵的非相干性使其拥有作为压缩传感测量矩阵的资格,设定m序列生成矩阵的二值矩阵数值平衡保证透光区与非透光区的面积比例达到1:1,满足光吞吐量为50%的最高临界值。设计此掩膜图案的编码矩阵可以对光源光线进行线性编码并投影到相机传感器上,达到配合后续图像重构算法,提高算法运行效率与增加光吞吐量保障成像质量的目的。(3)针对已有的相机存在体积过大与造价成本高的缺憾,将掩膜片的物理实现方式设定为镀铬的玻璃片从而降低生产成本,并采用将掩膜片直接贴面于相机感光传感器的方式,使传感器与掩膜片间的距离只决定于掩膜片的厚度,直接缩小整个相机的体积。(4)针对相机图像重构算法运行时间过长的问题。采用对图像进行分类的思想,提出基于全变分法与分离矩阵法相结合的重构算法。在原图像像素点较低的情况下,通过将掩膜片测量矩阵进行奇异值分解,提高算法处理速度。在原图像为超分辨率图像的情况下,采用全变分法为重构算法并加入分块处理的模式,提高算法运行效率。本文对无镜头相机的完整实验平台进行搭建。设计光路调制模块、数据收集模块与图象重构模块,并对实验数据进行详尽分析。实验结果显示基于m序列生成矩阵设计的掩膜在距离拍摄源0.3-0.5m时,可以记录下能够进行后续重构算法的图像。欠定线性规划条件下通过全变分法重构的图像,在测量组达到500次时,重构率没有明显提升,可以达到80%。非欠定线性规划条件下,采用分离矩阵法重构的图像,在测量次数达到200次时,重构率无明显提升,达到90%。