压缩感知理论是近年来新兴的一种信号采集的方法，它以远低于奈奎斯特采样速率对信号进行采样，并且将采样与压缩合并，是目前的一个热点研究问题。由于压缩感知采样后的数据远远少于原始数据，并且可以更有效地利用带宽资源，所以它在视频压缩编码中的研究应用被国内外学者所重视。视频帧具有大量的空间相关性，该相关性在测量值中也存在，利用测量值的相关性进一步提高压缩视频感知系统性能，这是本论文研究的问题。本文首先介绍了压缩感知理论、解释了现有的压缩感知框架的各个部分和基本算法。然后，深入分析信号的稀疏性，基于稀疏性的近似评价参数，给出并证明了视频帧图像行向量残差更加稀疏。接下来，利用视频帧信号在频域、像素域和测量域的性质，证明了信号在这三个变换域的相关性参数的对映关系。最后，结合残差的稀疏性特点和三个变换域的对映关系，计算并分配测量值数目，得到了视频帧图像编码端速率控制的方法，并且用仿真实验验证了该方法的可行。实验结果表明，在使用同样数目测量值重构的情况下，相对于传统的压缩感知，使用行残差速率控制方法可以使系统性能提高3.5~4dB。