实现复杂电磁环境条件下侦查监视图像高效、可靠、稳定和实时的编解码，是无线图像传输领域中的关键技术之一，是当前的研究热点。复杂电磁环境条件下的干扰主要分为随机干扰和突发干扰。本文主要针对自然干扰环境特性开展研究，旨在解决自然干扰环境条件下图像传输过程造成的兴趣区域纹理模糊、图像黑屏、马赛克等问题。　　相较于传统的图像压缩编解码方法，本文以自然干扰下的无线图像传输应用为背景，综合运用压缩感知、嵌入式图像编码等理论，研究抗干扰的图像压缩编码新方法，重点提高兴趣区图像编码和传输的实时性、增强图像编码算法抑制干扰能力，从而有效提高图像压缩编码性能。本文的研究成果具有一定的理论创新性和较高的应用价值。研究内容主要包括以下三个方面:　　1.针对一般压缩感知测量矩阵的随机性导致生成复杂、计算复杂度高、占用存储空间过大等问题，在分析了确定性测量矩阵的特点和构造方法后，引入稀疏间隔构造概念，构造了一类基于Toeplitz矩阵的稀疏间隔测量矩阵。基于Toeplitz矩阵的稀疏间隔测量矩阵满足压缩感知理论的充分条件，能够实现图像的精确重构。实验结果验证了所构造测量矩阵的有效性。　　2.为保证兴趣区域图像的优先编码和传输，基于分块压缩感知理论，借鉴嵌入式编码方法，提出基于压缩感知的位平面提升感兴趣区域编码和基于压缩感知测量值的感兴趣区域编码两种技术方案。方案一将位平面提升技术引入压缩感知，将压缩感知信号进行位平面分解后，对感兴趣区域位平面进行提升。方案二基于少量压缩感知测量值能够鲁棒重构图像的理论分析结果，将感兴趣区域压缩感知测量值按照需求进行提前编码。上述方案实现了图像兴趣区优先编码和传输，实验结果验证了方案的可行性和有效性。　　3.针对自然环境干扰造成图像质量低的问题，提出一种基于压缩感知的图像压缩抗干扰重构技术，其基本思路为:首先通过检错码编解码确定受干扰压缩感知测量值的位置，然后剔除受干扰的压缩感知测量值，再依据剔除信息重新组织重构矩阵，最后进行图像重构。实验结果验证了所提出的抗干扰重构技术的有效性。