1、壓縮感知是一種新穎的信號采樣理論，具有對稀疏或者可壓縮信號邊采樣邊壓縮的特性，突破了傳統(tǒng)奈奎斯特采樣定理中采樣率不得低于基帶帶寬兩倍的限制，有效降低信號在獲取、存儲及傳輸過程中的數據量。該理論具有對硬件性能要求不高、動態(tài)分配計算復雜度和重構精度高的優(yōu)異特性，能夠有效地應用于視頻圖像處理領域。論文重點對基于壓縮感知的視頻圖像重構算法進行研究，主要內容如下：
　　1)論文從信號稀疏表示、觀測矩陣測量和重構算法三個方面介紹壓縮感知基本理

2、論；詳細闡述目前幾種經典的壓縮感知重構算法，并通過一維和二維信號對比分析各算法的重構性能。
　　2)針對自然信號稀疏度未知的特點，并綜合考慮信號的重構精度與效率，本文提出一種稀疏度自適應分段正交匹配追蹤算法。首先對觀測矩陣與初始殘差相乘所得的殘余相關性向量進行離散余弦變換，估算出支撐集所要擴充的最大原子數；其次通過一個與采樣率成正相關的因子對較大的閾值參數進行適當修正，并對所選取的原子進行優(yōu)化處理；最后在分段正交匹配追蹤算法的框架

3、下采用變步長的方法實現稀疏度的逼近和信號的精確重構。仿真結果表明，在信號稀疏度未知的情況下，本文算法在保持了較低重構復雜度的同時能夠完成信號穩(wěn)定精確的重構。
　　3)監(jiān)控視頻序列具有較強的時空相關性，論文在研究傳統(tǒng)視頻編解碼的同時，利用壓縮感知能夠充分挖掘信號稀疏性的特性，提出一種適合監(jiān)控場景下的基于壓縮感知的視頻重構方案。該方案通過歐氏距離法提取視頻序列的關鍵幀，為視頻序列進行合理的分組，制定幀內幀間編碼策略，并對關鍵幀進行高采