无线传感器网络凭借其分布范围广、灵活性强、布置方便等特点被广泛应用于各种环境监测场合,实现了简单数据的及时获取。但是,对于图像信号的采集和处理一直受限于传感节点的处理能力和能耗问题,然而压缩感知理论的提出为图像的采集和处理提供了新的方向。本文以压缩感知理论为基础,实现图像信号的采集、处理和无线传输,为压缩感知理论与无线传感器网络的结合提供了一种新的硬件实现方式。论文首先简单介绍了压缩感知理论及其在图像处理中的相关应用,详细分析了图像稀疏表示的常用变换,并选取离散小波变换作为图像稀疏表示基;通过分析常用测量矩阵的构造原理及其优缺点,设计了以部分哈达玛测量矩阵为基础的改进矩阵,并从与小波变换基的相关性、重构图像质量以及采样数据量三个方面进行分析,实验结果表明,改进后的测量矩阵在稳定性和重构质量都有明显提升,且采样数据量较少;研究分析了OMP算法实现原理,针对OMP算法在更新支撑集的单原子选取和必须依赖已知稀疏度的问题上,使用弱选择标准和正则化处理对原子选取进行预处理,通过加入标志位确定原子支撑集最终选择方式,并验证了改进算法具有良好的重构效率和重构质量。针对压缩感知的采样特性和无线传感器网络的低功耗特点,设计以STM32F407核心板为硬件主板的传感节点,并增加OV5640图像采集模块、n RF24L01无线通信模块、红外感应模块等外围设备,实现了图像的采集、处理以及无线传输等功能,同时,设计了以n RF24L01为基础的星型网络拓扑结构,保证节点之间数据传输的稳定性和可靠性。然后以硬件设备为实现平台,对压缩感知理论的嵌入式实现过程进行详细分析,设计了图像采集模块的两种触发模式以及各模块的驱动程序。在汇聚节点使用4G模块完成串口数据上传One NET服务器,通过Lab VIEW软件和MATLAB软件联合开发上位机,实现了服务器数据读取、图像重构及显示等功能。在系统验证部分,将监测系统分别放置在室内环境和实际环境中进行测试,实验结果表明,该系统实现了压缩感知理论和无线传感器网络有机结合,通过少量的测量值就能够完成图像信号的高质量重构,达到可视化环境监测的设计要求。