针对无法实现先验的边缘检测场景，并解决边缘提取效率过低的问题，提出一种更高效的基于傅里叶单像素成像的亚像素级边缘检测方法。该方法结合快速傅里叶单像素成像，减少图像算法的相移步数，在原有四步相移的基础上分别实现了三步相移与两步相移边缘检测。该算法上的改进能够在同等采样数下扩大参与边缘提取的频谱宽度，从而提升边缘提取效率。数值仿真结果表明，与四步相移亚像素级边缘检测相比，无噪声条件下两步相移在 655~13100次左右的采样数区间内峰值信噪比增长幅度高出 2.27dB，噪声条件下低于 0.054噪声浮动比率时两步相移方法可以获得比四步相移更高的边缘提取质量。该方法可以一定程度上提升边缘提取效率，同时促进单像素成像领域与图像处理方向的技术交叉和应用化发展。

图像隐藏技术在当今大数据时代扮演着重要角色, 尤其在版权保护和保密通信等领域中有着巨大的应用价值。提出了一种基于计算鬼成像的图像隐藏方法, 目标图像经过计算鬼成像系统加密, 随机散斑作为系统密钥, 将密文进行二值化后的结果采用最低有效位算法嵌入到宿主图像中, 利用相应的水印提取规则和二阶相关算法恢复目标图像。仿真结果表明, 该方法具有较好的隐蔽性, 嵌入水印图像的峰值信噪比可以达到50 dB, 授权用户可以用密钥获得目标图像, 同时, 所提方案有一定的容错能力, 对椒盐噪声和图像裁剪具有一定的鲁棒性。