关联成像，也叫“鬼”成像，可提供一种运用常规手段难以获得清晰图像的方法，能够解决一些常规成像技术不易解决的问题，是近些年来量子光学领域的前沿和热点之一。传统关联成像在实现时，存在采样次数较多、成像时间长、成像质量有待提高等问题。基于压缩感知的关联成像方案可在提高关联成像的成像效率的同时保证关联成像的质量，是关联成像的实用化的参考。首先，论文对传统关联成像方案进行了详细的理论分析，阐述了关联成像的物理本质，并对信息领域的压缩感知理论做了介绍。接着在差分关联成像方案的基础上，提出一种基于压缩感知的差分关联成像方案，将高斯分布的热光源强度分布作为压缩感知的测量矩阵，差分物体信息作为被成像物体信息，利用差分关联成像方案的高成像信噪比和压缩感知技术的低采样次数，通过正交匹配追踪算法，高质量地恢复出物体信息。研究结果表明，该方案极大地提高了关联成像的信噪比，降低了成像时间。其次，论文基于条件部分测量关联成像方案，提出了一种基于条件部分测量的压缩关联成像方案，以二灰度“双缝”、“NUPT”图像和多灰度Lena图、Boats图为例，通过仿真验证了成像质量的提高，且在减少50%的测量数据的情形下，提高了一倍的成像效率。最后，通过理论分析得出参考臂差分也能够实现关联成像，并将该理论与压缩感知相结合，提出参考臂差分关联成像方案，对差分关联成像方案做了补充。研究结果表明，基于压缩感知的新型关联成像方案不仅降低采样次数，减少测量数据，缩短了成像时间，而且在成像质量上也有较大的改善。本文所提出的压缩感知关联成像方案，均能不同程度地减少成像时间，提高成像质量。