当今数字视频已经渗透到商业、教育以及娱乐等各个方面,压缩传感视频重构技术成为信号处理领域一个研究热点。现有的视频重构算法大部分是基于图像重构的逐帧重构算法。这些重构算法忽略了视频的帧间相关性,存在帧间抖动现象。本文针对这些重构算法的不足,从以下几个方面进行了深入的研究:首先,本文针对利用逐帧重构视频的不足,提出了基于三维双树复数小波和迭代收缩法的压缩传感视频重构算法。该算法利用了三维双数复数小波的多方向选择性和平移不变性,通过迭代收缩法结合可压缩性求解对应的稀疏优化问题实现视频重构。经实验仿真,该算法可以更好的恢复视频信号,消除逐帧重构产生的帧间抖动现象。其次,本文在基于提升的运动自适应可逆变换和基于5/3滤波器的运动补偿时间滤波的基础上,提出了基于5/3运动补偿时间提升小波的压缩传感视频重构算法。该算法利用运动补偿能有效地捕捉视频中的运动信息。实验结果表明,该算法能够有效地保留视频的运动信息,消除帧间抖动现象,改善重构视频的质量。最后,本文利用Surfacelet变换的性质,提出了基于Surfacelet变换的压缩传感视频重构算法。该算法充分利用了Surfacelet变换方向性多尺度分解特性能够有效地捕捉视频信号中的曲面奇异的特点,去除了逐帧视频重构帧间的不连续现象。实验仿真表明该算法可以在较大程度上改善重构视频的视觉效果,提高重构质量。