摘要：视频压缩感知在采集端资源受限的视频采集应用场景有重要研究意义。重构算法是视频压缩感知的关键技术,基于多假设预测的“预测-残差重构”框架具有良好的重构性能。但现有的多假设预测算法大多在观测域提出,这种预测方法由于受到不重叠分块的限制,造成了预测帧的块效应,降低了重构质量。针对此问题,该文将像素域多假设预测与观测域多假设预测相结合,提出两级多假设重构思想（2s MHR）,并设计了基于图像组（Gw_2s MHR）和基于帧（Fw_2s MHR）的两种实现方法。仿真结果表明,所提2s MHR重构算法能有效减小块效应,相比于现有最好的多假设预测算法具有更低的时间复杂度和更高的视频重构质量。

关键词：视频压缩感知 重构 预测 多假设 稀疏 

单位：华南理工大学电子与信息学院; 广州510640; 华为技术有限公司; 深圳518129