分布式压缩感知视频编码采用独立编码联合解码方案降低了编码端的复杂度，在资源受限的无线视频通信领域中的应用越来越广泛。在编码端，视频信号的关键帧和非关键帧独立编码即与各自采样矩阵相乘得到图像帧的亚采样值；在解码端，关键帧直接利用亚采样值解码，非关键帧则利用亚采样值和由关键帧得到的边信息进行联合解码。分布式压缩感知视频编解码框架中，边信息的精确度和重建算法直接影响视频重建质量。为了获得更精确的边信息，本文对字典样本提取方法进行了改进。为了进一步提高重建质量，对迭代阈值图像重建算法进行了改进。主要研究内容和创新点体现在以下三个方面：
　　（1）为了生成和非关键帧高度相关的字典样本，提出了自适应加权边信息字典生成算法。首先对重建后的两个相邻关键帧进行运动估计，再在测量域对运动估计后的两个相邻关键帧和非关键帧进行相似性度量，根据度量值来设定边信息生成算法中两个关键帧的权值；然后利用运动估计后的相邻两个关键帧和权值加权生成训练字典所需要的样本；最后利用此样本训练的字典和GPSR算法重建非关键帧。本算法充分利用了相邻两个关键帧和非关键帧的相似性，得到了更精确的边信息，最终提高了视频的重建质量。
　　（2）为了提高迭代阈值重建算法中边信息的精确度，提出了一种基于多假设预测的边信息生成算法。首先对相邻的两个关键帧进行双向运动估计得到初始边信息；再利用初始边信息和相邻两个关键帧分别与非关键帧的测量值进行多假设预测，得到三个候选边信息；最后根据三个候选边信息块测量值与非关键帧块测量值之间的相关性大小确定入选的块，所有的入选块组合成了最终的边信息。实验结果表明该方法生成的边信息能很好地提高非关键的重建质量。
　　（3）针对基于块平滑投影的Landweber迭代重建算法中每次迭代只利用了前一次迭代结果，导致重建质量不高的缺点，对该算法的迭代过程进行了改进。在算法的迭代过程中通过将前两次迭代的结果都加入到下一次迭代计算，有效的减小了在阈值迭代过程中产生的偏差，提高了重建质量。