庞大的采样次数和较低的信噪比(SNR)一直制约着鬼成像的实际应用进程，传统的鬼成像利用高斯型随机光场进行成像，而高斯矩阵的非正交性引入了散斑相关性噪声，降低了信噪比和成像效率。为此提出了利用局部的Hadamard 矩阵对目标进行测量，并以低分辨率的清晰成像作为高分辨率成像的先验知识实现去噪，可以有效避免相关性噪声。通过仿真以及实验表明，与传统的重构方法相比，本文方法可以提高信噪比和成像效率。