近来，利用信号的可压缩特性以突破经典信息获取技术中奈奎斯特采样定理对信息获取效率限制的压缩感知技术得到了迅速的发展，中科院上海光机所的研究人员创造性地将图像信号的可压缩特性与鬼成像方法相结合，在实验上证明了通过远低于奈奎斯特的随机采样，引入图像可压缩先验特性的鬼成像技术（ghost imaging via sparsity constrait, GISC）可以在不需要对样品进行任何制备的情况下实现远场超分辨成像，其研究结果发表在Scientific Reports [Scientific Reports, 5, 9280, 2015]上。
实验结果还表明：构建线性l1范数问题的系统方案或者选择最优的表达基均有利于提高超分辨GISC的成像质量，而且GISC方法可以同时获取待测物体的傅里叶变换像和实空间像。这种新的远场超分辨成像方法在显微学以及遥感成像领域有着重要的应用前景。（中科院量子光学重点实验室供稿）
图1 物臂处不同接收面积情况下的鬼成像实验重构结果。(a)物面处的散斑横向大小；(b)原始双缝物体；(c)物臂探测到的光强统计分布；(d)物臂探测到的傅里叶衍射像；（e）传统鬼成像（GI）重建结果；（f）GISC的、重建结果。
图2 不同表达基下对“中”环的重建结果。(a)原始目标；（b）GI的重建结果；（c）笛卡尔表达基下得到的GISC重建结果；（d）原始目标的离散余弦变换系数；（e）离散余弦表达基下得到的GISC重建结果。
