本文提出了一种基于线性动态系统的视频压缩感知恢复框架，将视频恢复问题简化为先从压缩测量中估计 LDS 模型参数，然后重建图像帧。利用 LDS 的低维动态参数和高维静态参数来设计一种新颖的压缩测量策略，它只在每个时刻测量场景的动态部分并随时间累积以估计静态参数，并有效地降低了压缩测量率。经过各种实验验证了方法的有效性，包括视频恢复、感知高光谱数据以及从压缩数据中对动态场景进行分类。
Jan, 2012
本文提出一种新的基于压缩采样的视频编码方法，通过对视频方块进行压缩测量对视频进行编码，并通过对时间维度上 DCT 系数的总变差 (TV) 的最小化进行视频重构。该方法的视频编码是天然可伸缩的，并具有移动广播的应用。
Feb, 2013
文章提出了一个基于稀疏表示和压缩感知的超分辨率框架，用于在侦察和监视应用中对可扩展视频进行处理，实验结果表明，该框架具有更高的压缩率和更高的视频质量，是一种有效的压缩率更高、图像质量更优的视频处理算法。
Jul, 2017
本文提出了一种新的 Hierarchical InTeractive Video CS Reconstruction Network（HIT-VCSNet）深度网络图像和视频压缩感知方法，通过空间和时间领域中的深度先验共同提取上下文信息，并在不同尺度空间中协同地学习不同帧之间的相关性，在图像和视频压缩感知领域中表现出卓越性能.
Apr, 2023
本研究提出了一种基于大规模凸优化的非光滑正则化算法，直接解决了压缩感知 (corrupted compressive sensing) 问题，同时提出了针对各种情况的鲁棒压缩感知算法和简单有效的求解扩展问题的算法，在计算效率和求解难度等方面得到了显著提高，同时在几个压缩感知成像任务上取得了良好的效果。
Nov, 2012
本文提出了一种基于块的压缩感知深度学习算法，通过完全连接网络进行块状线性感知和非线性重建，优化了感知矩阵和非线性重构算子，且在重构质量和计算时间方面优于现有技术。
Jun, 2016
本文提出了一种新的改进型总变分技术，利用多块梯度处理、去噪的 Lagrange 乘子和基于图块的稀疏表示方法来改善像素边缘模糊、细节丢失和高频振荡等问题，该方法不仅适用于图像的压缩感知恢复，而且可用于视频的压缩感知恢复。经模拟结果表明，所提出的方法在客观和主观质量上都提升了压缩感知图像和视频的恢复性能。
Mar, 2017
基于压缩感知的端到端图像压缩系统，结合传统压缩采样重建、量化和熵编码，可与 JPEG 相媲美，在低码率下表现显著优越。通过研究影响系统性能的参数，我们提出了一种有效的方法来联合控制量化步长和压缩比，以实现在任何给定比特率下达到接近最优的质量。此外，我们的压缩系统可直接用于压缩感知相机，例如单像素相机，构建一种硬件压缩采样系统。
Jun, 2017
本文针对视频压缩应用使用机械建模技术对编码孔径进行编码和多路访问，实现每张快照拍摄 148 帧的重组。
本文介绍了一种改进后的低成本、低功耗、低带宽的彩色视频摄像机，能够通过使用高速编码的单个编码器深度扫描来恢复每个测量帧的多个彩色图像，并利用亚压电装置上的二进制代码实现了多帧恢复，同时通过模拟调制了一种用于同时恢复深度信息的液体透镜，并通过波纹 / 离散余弦变换系数的组稀疏性任意算法实现快速恢复。
Feb, 2014