分布式视频编码的特点是编码简单,传输鲁棒性较强,是无线通信领域的一种有效的视频编码方案。压缩感知作为近年来新提出的信号处理理论,突破了传统奈奎斯特采样定理的限制,为数字采集设备实现低采样率、低计算复杂度、低能耗提供了可能性。分布式视频编码和压缩感知在追求低复杂度编码的要求上具有一致性,因此如何将这两种技术进行有机结合成为一个研究热点。本文对基于压缩感知的分布式视频编码进行深入研究,主要的创新内容包括:(1)本文分析压缩感知采样后所得观测值的分布特点,从观测值量化率失真性能分析出发,提出了一种部分值丢弃的量化方法。通过丢弃一部分绝对值较大的观测值,适当缩减观测值的值域范围,能够在给定的量化电平数量下减少量化失真,从而提高观测值的量化率失真性能。(2)本文在分块压缩感知观测模型中,通过实验验证了测量域上图像相邻块的观测值之间存在较强的相关性,根据这一特点,本文应用差分脉冲编码调制(DPCM)系统减小相邻块之间的冗余,并分析了DPCM系统的预测误差概率分布情况,结合非均匀标量量化,对分块压缩感知图像的观测值进行量化处理。(3)边信息生成算法是分布式视频编码系统中的重要研究内容之一,影响着整个系统的率失真性能。本文对边信息生成算法进行深入研究,借鉴采用辅助信息的思想,提出了一种融合残差信息的边信息生成算法。该算法编码端计算像素块的时间相关性,通过向解码端发送残差信息辅助生成边信息,解码端的边信息生成过程中加入了模式选择算法,充分挖掘并利用视频序列的运动特性,从而提高了边信息的预测精确性。