在一些应用中，如特殊场景下的视频监控或人员呵护等，都需要及时并高效的对场景图像信息进行获取并传输。但是很多时候由于图像传输应用的特殊需求以及终端设备自身的限制，使得我们必须设计一种性能可靠能量高效而且编码复杂度低传输速度快的获取与传输方式。近年来，一种新兴的信息获取与处理指导理论——压缩感知，逐渐受到了研究人员的重视。其可以以远低于传统理论所需求的采样数目对原始信号进行采集并从所采集的测量值中精确地重构出原始信号，这就大大减少了所需要传输的数据量。同时由于压缩感知是一种极为简单的数据获取方式，使得其非常适合于一些特殊场景下的图像采集。此外，如何高效地传输所获得的压缩感知数据，提高数据传输抵御噪声的能力是我们需要解决的另外一个问题。传统的数据传输方式是先将获取的信息转化为数字形式，然后经过信源编码和信道编码处理后再传输。这种将数字化且信源信道分离的编码方式往往会带来一些不必要的时延。基于直接映射的非线性编码是一种模拟的编码方式，其可以直接将模拟的信源符号映射成模拟的信道符号，之后这些映射的信道符号便可直接在无线信道中进行传输。而经过压缩感知获取的信号正是模拟形式的，因此将基于直接非线性编码用于压缩感知数据的编码是一种极为适合的策略。　　 在本文中，我们基于压缩感知理论设计图像的获取与传输方案，主要研究内容将着重于解决以下两个问题:1）如何针对图像设计基于压缩感知的高效的信息获取方法;2）如何高效的传输所获得的图像压缩感知测量值。针对问题1），我们设计了分块图像变密度压缩采样方案，将图像的先验知识引入到压缩采样模式设计之中，并将分块策略与高效的变密度采样结合，设计相应的变换域分块采样策略，增加重要的低频系数采样概率，使得图像的压缩采样获得了性能上的极大提升。同时，将图像先验知识引入进分块图像压缩感知恢复算法中，提升了恢复性能的同时加速了算法的收敛速度。针对问题2），我们设计了适用于所提分块图像压缩采样的非线性传输模式。我们分析使用本文所设计的采样方法获得图像测量值的统计特性，并将此特性应用到非线性传输系统的设计之中。一幅原始图像先是被分成大小一致的图像块，每一块图像在变换域被独立采样。之后，根据所采样的测量值的不同特性，采用不同的传输策略进行传输。由于本传输系统采用了分块策略，每一块图像可以被独立采样及传输，这就大大减小了传输以及处理时延。此外，我们针对所设计系统，基于PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio，峰值信噪比），提出一个高效的系统优化算法。最终使得系统传输性能大为提升。