本文研究一种新型的 X 射线成像方法，利用独立成分分析从多能 X 射线医学图像中将重 叠目标分离成像，并结合压缩感知以提高算法运行速度和分离成像质量。具体研究方法为： 根据被拍摄物体的物质组成，拍摄至少三幅多能 X 射线图像组成图像序列；应用 CS 选取稀 疏基将多能 X 射线医学图像进行稀疏表示；然后利用 ICA 将多能 X 射线图像的稀疏表示进 行盲源分离得到独立源；最后采用正交匹配追踪算法（ Orthogonal Matching Pursuit,OMP ）将 独立源重构达到分离成像。
针对压缩感知重构算法中正交匹配追踪(OMP)算法在每次迭代中不能选取最优原子问题，对OMP算法进行优化设计，保证了每次迭代的当前观测信号余量最小，并提出了一种基于FPGA 实现的优化OMP算法硬件结构设计。在矩阵分解部分采用了修正乔列斯基(Cholesky)分解方法，回避开方运算，以减少计算延时，易于FPGA实现。整个系统采用并行计算、资源复用技术，在提高运算速度的同时减少资源利用。在Quartus II 开发环境下对该设计进行了RTL 级描述，并在FPGA仿真平台上进行仿真验证。仿真结果验证了
