集成成像技术作为一种重要的裸眼三维显示技术，在完整记录三维场景信息的同时，庞大的数据量给传输和存储带来了压力。为了实现图像的有效压缩和重构，根据光子计数集成成像的特点，基于分布式压缩感知理论，提出用于图像压缩与重构的方案。该方案将图像分为参考图像和非参考图像两类，对其设置不同的测量率并分别进行重构。为保证非参考图像的重构质量，提出一种联合重构算法。该算法首先对非参考图像进行分块测量，依据与参考图像之间的相关性进行图像块分类，然后结合参考图像测量值信息构建新的测量矢量，利用新的测量矢量完成初次图像重构。为了进一步提升图像重构质量，对初次重构结果进行二次残差补偿重构，获得最终重构结果。最后通过设置不同的测量率进行了大量实验，实验结果表明，所提算法在测量率为0.25时，图像重构质量可以达到30 dB，测量率为0.4时，图像质量可以达到35 dB，算法性能具有一定的优越性。

针对多像素光子计数器(MPPC)进行微光成像时，图像受光照不足和噪声影响出现的图像亮度低、对比度差、边缘模糊等问题，提出一种基于子窗口盒式滤波的自适应微光图像处理算法。为了减少算法运行时间的同时突出图像的边缘细节信息，利用子窗口盒式滤波器对图像进行分层得到基础层和细节层；对基础层图像采用自适应阈值直方图均衡化拉伸对比度，细节层图像采用自适应增益控制方式进行增强；根据基础层图像中有效灰度值个数占总灰度的比值自适应确定融合系数，将基础层图像与细节层图像融合得到增强后图像。通过微光实验平台设置3组不同照度的微光环境进行实验仿真，验证了本文算法在保持边缘信息和增强细节方面获得了更好的效果。实验结果表明本文算法在标准差、信息熵、平均梯度等客观评价方面优于改进前算法，提升了微光图像的成像效果。