压缩感知是一种新型的编码方案,该方案在采样时进行压缩,大大降低了采样率,突破了奈奎斯特采样定理中采样率必须大于等于两倍基带带宽的局限。压缩感知具有采样率低,硬件要求不高和视频重建质量高的特点,随着人们对超宽带视频通信质量要求的提高,它必将在未来的无线视频领域中展现其独到的优势。本论文首先介绍压缩感知基本理论知识,着重从稀疏性、矩阵测量和重建算法三个方面阐述压缩感知的精髓。稀疏化处理是压缩感知重建的必要条件；测量矩阵是压缩感知的关键,经测量后的矩阵能实现维数的降低,因此,测量矩阵的设计至关重要；重建算法是实现信号恢复的最后关卡,论文将对各个重建算法进行研究和分析。接着,论文研究了新型编码方案即比特平面(bit-plane)图像编码方案。该方案将图像分割成8个比特平面,确定了平面的优先级后进行压缩。压缩时考虑每个块的稀疏程度不同,设置不同的压缩感知门限。在解码端利用l1范数最小算法对接收的压缩数据进行近似或精确重构。由于不同图像的比特平面具有不同重要性,该方案对比特错误更健壮且结构简单,便于软硬件应用。然后,论文将比特平面压缩感知方法进行了改进,改进后比特平面的内容不是像素值的各个比特位,而是在某个区间内的整数,这些整数仍以比特的形式表示。改进的以整数为元素的比特平面方法在解码端解码时虽然仍需要每一个比特平面的稀疏信息,但该比特平面是完整的整数系数集合而非原来方法中的一些比特的集合。这样不必考虑标识符就可以对系数进行编码,使用重建算法进行重建时,不必向解码端发送比特位标识符的附加信息就可以实现重建。仿真实验证明,改进型的比特平面编码方法在压缩效果和重建图像信噪比方面比原方法更优越。最后,为了解决压缩感知视频编码存在的帧间冗余和帧内冗余问题,论文提出一种自适应压缩感知视频编码方案。针对帧间冗余,该方案引入相邻帧的均方误差(MSE),根据该值进行判断,通过在GOP中加入参考帧,从而降低非参考压缩感知解码时的重建误差；针对帧内块的冗余度不同,论文提出一种采样率控制方案,该方案根据压缩感知置零门限C的值对不同稀疏度的块进行采样率的控制。仿真实验证明本文的自适应压缩视频感知方法可以有效解决场景切换频繁和运动剧烈时重建误差大的问题。