1.一种基于时间相关性的分布式视频压缩感知重构方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：输入：视频序列，每帧有Ic×Ir个像素(图像每行有Ic个像素，每列有Ir个像素)；

步骤1)将原始视频流拆分为若干个长度为G的图像组Group of Picture，GOP，每组第一帧x0为关键帧，其余帧{x1,x2,…,xt…,xG-1}为非关键帧；

步骤2)将每个非关键帧分成小块，块的长度和宽度均为B；

步骤3)计算一个图像组中每个非关键帧与前一帧的残差xr＝xt-xt-1；

步骤4)计算每个非关键帧的块与前一帧相应块的时间相关度u，利用均方误差的倒数来表示第t-1帧的块与第t帧相应块的时间相关度：其中n＝B×B。进行模式判别，T1和T2为模式识别中的阀值，0

步骤5)对关键帧帧内编码或压缩测量；

步骤6)对每个非关键帧进行基于块的压缩感知测量；

步骤7)在重构时，对关键帧帧内解码或者重构；

步骤8)非关键帧在重构时，若非关键帧中的块为近似不变块，则用已经重构完成的前一帧相应部位的块进行填补，转到步骤11)，否则转到步骤9)；

步骤9)若为非关键帧中的块为中等变化块，利用当前帧的残差测量值yr重构得到残差预测帧块 结合已重构的前一帧相应部位的块 产生重构帧块 转到步骤

11)，否则转到步骤10)；

步骤10)若非关键帧中的块为剧烈变化块，则该块需要利用双向运动估计与补偿产生边信息；在双向运动补偿过程中，xf为前一帧中的块， 为前一帧中的块的重构值，xb为与xt相邻的后面一个关键帧的块， 为其相应的重构值；按照时间相关度进行加权，则边信息为： 其中a为自适应加权系数，并且结合已经重构的前一帧

进行残差重构；

步骤11)将各个块组合在一起生成非关键帧。

2.根据权利要求1所述的一种基于时间相关性的分布式视频压缩感知重构方法，其特征在于，所述步骤1)中的G取为4。

3.根据权利要求1所述的一种基于时间相关性的分布式视频压缩感知重构方法，其特征在于，所述步骤2)中的分块尺寸为B＝32。

4.根据权利要求1所述的一种基于时间相关性的分布式视频压缩感知重构方法，其特征在于，所述步骤5)中的关键帧的测量率假设固定为0.7。

5.根据权利要求1所述的一种基于时间相关性的分布式视频压缩感知重构方法，其特征在于，所述步骤6)中的近似不变块不分配测量率，其余模式的块分配测量率，每个非关键帧总的测量率取为0.3。

6.根据权利要求1所述的一种基于时间相关性的分布式视频压缩感知重构方法，其特征在于：所述步骤6)中的压缩感知的稀疏矩阵采用沃尔什-哈达玛矩阵。

7.根据权利要求1所述的一种基于时间相关性的分布式视频压缩感知重构方法，其特征在于：所述步骤10)中重构采用梯度投影稀疏重构算法，重构迭代次数取为100。