采样技术是沟通现实世界的模拟信号与先进数字信号处理技术的桥梁。在保留信号完整信息的前提下，人们希望所用的采样速率越小越好，这样既可以方便硬件实现又可以节省存储、传输和计算的开销。传统的信号处理方式通常是先进行采样过程，然后将采样数据进行压缩，以节省信号的存储和传输开销。近几年来，一种新型的理论—压缩传感为信号处理方式提供了新的思路。它在已知信号具有某种类型的稀疏表示特性后，可以通过直接获取信号的少量线性投影来保留信号的完整信息，并且可以通过稀疏求解方式进行信号的重建。压缩传感理论在采样的同时实现了信息的压缩，并且采样速率不取决于信号带宽，而是与信号的稀疏特性有关。单像素相机是基于压缩传感原理而搭建的用于成像的硬件设备，它采用单个光子检测器来获取的是原始场景的随机测量值，成像质量与测量值的数量有关，这为低分辨率相机获取高分辨率图像提供了可能。由于单像素相机的出现使得研究压缩传感测量值域的信号处理变得非常有必要。这种信号处理方式是寻找有效的处理手段直接在压缩传感域进行相应的操作从而达到所期望的效果，避免了多次的重建过程。另外，在视频及图像处理领域中，背景提取与图像融合是非常有实用价值的。所以，研究压缩传感域的背景提取与图像融合是非常有意义的。本文的研究内容就是针对单像素相机获取的图像和视频数据，直接在压缩传感域进行背景提取与图像融合。主要工作及贡献如下：1.概述了压缩传感的理论框架以及其各个组成部分的主要算法原理。介绍了常用的稀疏表示方法、测量矩阵构造方法以及重建算法，比较了各种方法的优缺点。分析了单像素相机的工作原理、组成结构等等。2.提出了一种压缩传感域背景提取处理框架，并给出了四种简单有效的压缩传感域背景提取算法。该框架的工作原理是直接对压缩传感域的数据进行操作，得到背景图像的压缩传感测量值，利用一次重建过程即可恢复背景图像，避免了对每一帧图像的重建，有效地节省存储、传输以及计算开销。用来进行背景提取的算法分别为均值、滑动平均、中值以及基于选择的方法。将用四种方法获取的背景图像测量值作为已知背景进行基于压缩传感的背景减法，取得了较满意的效果。3.提出了一种压缩传感域图像融合算法。在已有的压缩传感域图像融合的算法框架上，提出了一种基于测量值能量最大的融合规则。由压缩传感的重要准则限制等容性原则可知，随机测量前后信号的能量大小变化不大；自然图像在小波域上通常可以进行稀疏表示，即变换前后保持的是小波系数的能量，而小波系数能量最大是一种常用的融合规则。通过实验验证了基于测量值能量最大的融合规则可以取得较好的实验结果。