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压缩感知理论(Compressed sensing,CS)通过少量的线性测量值感知信号的原始结构,并通过求解最优化问题精确地重构原信号.该理论减少了数字图像及视频获取时的存储及传输代价,也为后续的图像处理及识别的研究提供了新的契机,促进了理论和工程应用的结合.阐述了CS的基本原理,综述了其关键技术稀疏变换、观测矩阵设计、重构算法的一系列最新理论成果和发展,深入分析和比较了CS理论应用到图像处理领域的研究和发展状况,总结了其中存在的问题,并对未来的应用前景进行了展望.