随着无线互联网络的广泛应用,对于高清视频进行压缩处理的需求不断提高,传统的视频编码只能够编码单一性质的码流,并不能够完全适应丰富多样的用户需求。而通过可分级视频编码来适应多变的情况便成为了视频研究的重点研究方向。然而,可分级视频编码中增强层由于精细量化等原因会造成编码效率下降,因此通过利用压缩感知的稀疏表示来解决分级编码效率较低的问题具有很重大的实际意义。本文首先提出一种通用的基于压缩感知的可分级编码框架,然后在此框架的基础上,以H.264的SVC为具体对象,针对三种不同可分级编码类型,提出相应的基于压缩感知的可分级快速算法。论文的主要的工作内容如下:(1)提出了基于压缩感知的质量可分级快速编码算法。该算法的主要思想是:在保持质量可分级视频编码的基本层原有编码方式不变的情况下,利用层间相关性快速得到增强层子块的待编码模式,之后对需要精细量化的增强层部分结合压缩感知理论,对满足压缩感知稀疏性的增强层残差系数设立标志位并进行补0操作后稀疏编码传输,在解码端通过对标志位的识别判断来进行压缩感知重构。(2)提出了基于压缩感知的空间可分级快速编码算法。该算法利用基本层和增强层之间的层间相关性,将稀疏表示理论与空间可分级视频编码的增强层待编码子块相结合,在空间可分级视频编码的基本层保持不变的情况下,对通过快速模式选择后的满足稀疏表示的增强层待编码残差块设立标志位并进行稀疏编码,利用压缩感知的稀疏性降低空间可分级视频编码中增强层的码率。(3)提出了基于压缩感知的混合可分级快速编码算法。该算法基于时间可分级中层次化帧结构的思想,并将压缩感知理论与质量以及时间可分级视频编码结合,对基本层关键帧进行相应的帧内帧间编码,对增强层中通过层次化预测快速选择算法得到增强层待编码分块模式和前面两种算法相同进行有选择地补0操作、设立标志位,最后编码传输。在解码端通过判断标志位的有无来确定是否需要进行压缩感知重构。论文通过标准测试序列,将本文所提出的算法与SVC的标准参考软件JSVM进行了对比实验。实验结果表明,本文提出的算法在PSNR衰减可以不计的情况下,能够有效地提高的可分级视频编码的效率,并一定程度上降低了计算复杂度。