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多媒体和视频相关的应用已成为互联网上的主要应用。传统的视频传输系统中编码系统相对于解码系统复杂度高,非常适合在互联网这种“一次压缩,多次解压”的环境下传输。不同于互联网环境下的视频传输,视频监控网络和无线传感器网络环境下的视频传输往往只有少部分的信息会被解码利用。压缩感知理论和分布式视频传输系统可降低视频监控网络编码系统的复杂度,轻量级的视频编码系统还可以节省移动端能耗,提高移动端使用时长,节约商业成本,因此具有很高的研究价值。本文首先介绍压缩感知的基础理论,然后讨论了压缩感知中的测量矩阵、重构算法等关键问题。论文通过实验仿真的方式,比较了不同的测量矩阵以及重构算法。论文的实验结果表明：随机高斯正交矩阵作为测量矩阵有着很好的稳定性和重构性能；OMP算法具有很快的收敛性及较好的重构效果。之后介绍了一类基于分块压缩感知的算法,BCS-SPL,比较了不同正交基下此类算法的重构效果和重构耗时。实验发现不同的正交基适用于不同的图像。BCS-SPL-DDWT在一般情况下可以获得很好的重构效果。论文进而分析了分块大小对于重构效果的影响。一般来说分块越大重构效果越好,但是分块过小或者分块过大均会导致计算量增大。论文比较了MH-BCS-SPL算法对BCS-SPL算法的提升。实验结果表明,对重构图像的预测可以很好地提升图像重构效果。彩色图像的实验进一步验证了MH-BCS-SPL算法的有效性。最后在无线环境下,通过实验比较了基于分块压缩感知的图像传输框架与Softcast传输框架的重构效果。论文在总结传统视频传输系统和分布式视频传输系统各自特点的基础上,分析了基于分块压缩感知的视频传输技术,利用分组概念,将图像帧奇偶帧,奇数帧作为偶数帧的MH-BCS-SPL算法的初始帧,提高重构效果。论文进一步分析了无线信道对于视频传输的影响,通过实验对比了不同信噪比和丢包率情况下的重构效果。论文研究结果表明,基于分块压缩感知的视频编码系统在无线环境下能获得较好的效果。