单根多模光纤成像可以克服光纤束成像中光纤束直径大、成像分辨率受限、成像不连贯等限制,通过不同的传输模式实现信息的并行传输,因此引起了人们广泛的关注。然而多模光纤中存在着模式色散等现象,使得单根多模光纤不能直接用于成像。国内外出现了几种针对多模光纤成像的方式,例如使用波前整形技术,这些方式或依赖耗时的物面点扫描过程,或需要计算复杂的传输矩阵,且难以抵御光纤状态变化产生的干扰。基于稀疏约束的多模光纤成像方案正是为解决此类问题而提出的,并被从理论与实验中证明具有较高的空间分辨率和抗干扰性,但是它要求目标物体具有稀疏先验知识,在一定程度上限制了成像范围。所以如何实现简单又高效的多模光纤成像,值得探讨的问题。本文提出了一种新的内窥镜成像方案,结合了关联成像的实验架构和低秩约束的数据恢复算法。低秩约束利用了自然图像中非局部的自相似结构,通过低秩先验信息恢复目标图像,克服了稀疏约束成像方案中稀疏的前提限制,能够进一步提高多模光纤成像的图像质量。内窥镜图像中具有部分均匀的外观和一定的规律性,适合使用低秩约束算法进行数据恢复。本文对低秩约束算法在多模光纤成像环境下的性能进行了分析与研究,仿真和实验均表明,相比于稀疏约束的压缩感知算法,低秩约束压缩感知算法更适合于多模光纤成像环境,不仅能够显著地提升不同复杂程度物体的图像恢复质量,尤其是在欠采样条件下,且在一定程度上具有较好的抗光纤移动或弯曲的性能。文中还探讨了低秩约束算法中各参数对实验结果的影响,对本研究方案在实际环境中的应用有一定指导作用。