相对于离轴数字全息成像系统,同轴数字全息成像系统对数字记录器件(CCD、CMOS等)有更高的带宽利用率,且占用空间更小,所以同轴数字全息成像较离轴数字全息成像更具有优势。同轴全息图中,实像、0级像和孪生像混叠在一起使其重建图像不容易辨识。因此,去除同轴全息图中的0级像和孪生像就成了同轴数字全息成像技术进一步发展所必须要解决的问题。压缩感知重建同轴数字全息技术能够较好的去除同轴数字全息图中的0级像和孪生像,所以本文围绕压缩感知应用于同轴数字全息成像展开研究,并提出了多方面的研究成果。主要内容如下:(1)本文在对分块压缩感知算法深入分析的基础上,基于DCT域图像中大系数集中在左上角且具有较明确的延伸方向等基本事实,提出了基于DCT基的自适应采样分块压缩感知算法。该算法解决了两次采样之间因为计算量较大而导致的时间间隔较大的问题,使两次采样之间的时间间隔缩小到大约0.08s。根据模拟实验数据分析,本文提出的自适应采样分块压缩感知算法在重构质量上优于传统分块压缩感知算法。(2)在对2步相移同轴全息技术深入分析研究的基础上,本文通过引入更多的参考因素提出了一种改进的参考光强搜索算法来降低2步相移算法的计算量。本文采用计算机模拟和同轴数字全息实验对本文所提算法进行验证。基于实验结果的分析表明,本文提出的算法对任意参考光强下得到的全息图都能较快的找出准确的参考光强,进而降低计算量。由于Zhang的算法只是在计算机上进行了模拟验证而无实验验证,本文在实验上也对Zhang提出的方法进行了验证。(3)压缩全息是一种很好的一步去除同轴数字全息图中0级像和孪生像的技术。本文将压缩感知技术应用于纤维全息图像重建中,使纤维的实时全息成像成为可能。以上的研究发展了压缩感知技术和同轴数字全息技术,为进一步的研究提供了便利。