无线网络资源日益紧缺，降低码率、保证视频解码质量的编码系统是目前视频编码领域的研究重点。因此出现了将压缩感知视频编码和分布式视频编码结合在一起的基于压缩感知的分布式视频编码系统。该编码系统以测量率自适应分配、视频自适应分组、重构算法优化为研究重点，从而达到降低码率、提高视频解码质量的目的。本文首先研究了现有基于压缩感知的分布式视频编码中CS帧的测量率自适应分配算法，对现有算法进行了改进。即在发送端将CS帧划分为若干个非重叠、等大的方块，并对此类方块进行DCT变换，依据每个块的DCT系数绝对值所在的范围对图像块进行测量率的自适应分配。依据每个块的测量次数将其划分为三种类型块。在发送端依据块类型选择相应的编码方法，在接收端依据块类型选择相应的解码方法对测量值进行重构。仿真结果表明，和现有算法相比，该算法减少了极度不稀疏块所占的比例，提高了视频的重构质量。其次，本文提出了计算相邻帧之间对应块的剧烈程度参数算法，依据图像块的剧烈程度参数将图像块划分为不同的运动类型块。依据接收端对重构质量需求由低到高，将其分别定义为应用场景一、应用场景二。进一步提出基于应用场景的自适应GOP分组算法，即在不同应用场景下，依据图像块的运动类型变化对视频帧进行自适应的GOP分割。在发送端采用本文所提算法对视频进行自适应GOP分组，和现有的固定GOP分组算法进行性能比较，仿真结果表明，该算法提高了视频的重构质量及其稳定性。最后，本文提出了结合待重构CS帧的边信息帧的TV重构算法。TV重构算法对初值的选择要求较高，因此该算法将CS帧的边信息帧作为TV重构算法的初值，并提出了计算重构帧和边信息帧之间相似性的参数，依据重构帧和边信息帧之间的相似性、前后重构帧之间的相似性作为算法的停止迭代准则，从而优化TV重构算法。实验表明，和原始TV算法、TVAL3算法相比，该算法提高了视频的重构质量，减少了重构时间。和GPSR算法相比，减少了重构时间，提高了重构质量及其稳定性。