光子计数成像是一种新颖的计算成像技术,它对反射光收集的每个光子进行计数,可以在极弱光条件下检测目标。相比之下,其他成像技术在该光照条件下都会在捕获有效数据方面遇到困难。因此,这种方法在许多领域引起了相当大的研究兴趣,包括空间监测、生物成像、荧光成像和显微镜成像等。使用光子计数成像系统,可以有效提高探测灵敏度,但成像系统中固有的背景噪声和单光子探测器的暗计数噪声都会对最终成像产生影响。为抑制探测过程中噪声的影响,探测器在每个像素上往往需要捕获成千上万个光子才能实现较为精准的反射率成像。然而,在弱光条件下,实际探测到的光子计数值很低。如何在限制光子数的情况下,获取高质量的反映目标特征的图像,成为该领域研究的重点问题。本文正是针对这一挑战,开展了基于先验知识约束的光子计数成像方法的理论与实验研究。主要研究内容与创新点如下:1、研究了一种基于空间相关和全变分稀疏正则化约束的鲁棒性单光子成像方法。首先,为了减少背景计数的非均匀性的影响,提出了一种鲁棒的泊松负对数似然函数作为数据保真度项,其中背景计数由代表平均背景计数的常数和表示一些像素的背景计数大大偏离平均值的稀疏变量组成。然后结合全变分约束作为其中一种先验约束条件,以减少噪声的影响并有效保留边缘。最后,为减少截断误差,我们根据来自空间相关点而不是单个点的计数信息添加另一个约束。此约束将有助于增加单光子计数成像中的反射率级别。2、研究了一种基于偏振先验的单光子计数图像增强方法。通过观察特殊偏振单光子计数图像的信噪比要高于传统的单光子计数图像,我们可以将偏振单光子计数图像的相似块分组,形成具有高信噪比的“抗噪”字典。在此基础上,构造了一个基于“抗噪”字典的非局部先验稀疏表示约束。通过引入负泊松对数似然函数来保持数据保真度,并引入全变分约束来降低噪声,从而建立完整的单光子计数图像去噪模型。3、研究了一种单光子计数图像超分辨率重建方法。我们将高分辨率图像分为三个部分,包括已知的初始低分辨率图像、斜角方向上的缺失像素和垂直方向上的缺失像素。之后根据图像的非局部相似性,将待估计点建模为其局部和非局部邻居的线性加权组合,以实现图像恢复。我们将超分和去噪结合起来,建立完整的重建模型,从而可以在光子计数成像领域内,同时解决超分和去噪问题。