作为电力系统的核心组成部分，输电线路是电力系统的重要设施，其安全性与可靠性关乎到整个电力系统的安全与稳定。输电线路常发生外力破坏、线路覆冰等问题，线路巡视维护工作量大。为了及时掌握输电线路的运行状态，电力系统在高压输电线路引入了基于视频监控技术的在线状态监视系统。输电线路状态监视是发现输电线路危险点和监视周围气象条件的重要手段。输电线路穿行于山野，在通信网络覆盖之外的地域只能以手拉手方式传递视频监控画面到监控中心，这就对减小信号采样值提出了要求。本文引入压缩感知方法对监视画面进行压缩传输，然后在监视主机侧根据接收到的信号，利用GPSR-BB算法重构监视画面，使得运行人员在监控中心即可全面了解线路危险点的情况，及时采取措施将事故消灭在萌芽状态。　　主要内容与主要成果如下:　　首先，对输电线路在线监控系统和目前一些压缩图像的方法作了简单的介绍，认识了在线监测系统的层次管理结构，并通过在线监测视频传输介绍中引入了本文的核心——压缩感知。　　其次，介绍了本文的核心压缩感知理论，提出了基于高斯测量矩阵的改进矩阵，试验结果表明这种方法在一定程度上提升了图像重构的质量;对基于压缩感知的梯度投影算法进行了描述，并运用高斯测量矩阵的改进矩阵与GPSR-BB重构算法对三维彩色图像进行了仿真试验，取得了良好的效果。　　最后，通过对输电线路上传输的图像进行matlab仿真，得出了运用高斯测量矩阵的改进矩阵与GPSR-BB重构算法重构三维彩色图像所需的压缩比。提出了对图像进行切割处理后再进行压缩重构的方法，通过实验仿真得到的结果证明了这一方法的有效性。　　论文将压缩感知理论运用到输电线路上图像的传输中，这是种新颖的方法，其研究成果可以运用到输电线路实时图像压缩传输中，从一定程度上降低了设备的采样压力和减小传输中的资源损耗，减少了输电线路在线监测系统在成本的投入。