磁共振成像技术(Magnetic Resonance Imaging, MRI)是医学诊断和研究的重要手段之一，如何在缩短成像时间的同时不降低甚至提高图像整体或局部质量是目前研究的重点和难点。为提高磁共振的成像速度，可采用硬件改进和软件处理的方法。Chirp Z变换可以看成是傅里叶变换的扩展，也可以看成是普通Z变换在Z平面上的二次采样。Chirp Z变换的局部频率细化功能可否用于MRI欠采样和图像局部质量提高？针对这个问题，本文在对压缩感知-磁共振成像技术(Co mp ressed Sensing-Magnetic Resonance Imaging, CS-MRI)原理学习研究的基础上，探究了Chirp Z变换方法与CS-MRI结合的可能性，提出了Chirp Z变换与CS-MRI重建算法相结合的MRI图像处理方法，利用C hirp Z变换的频谱细化和多参数调控优势，寻找提高磁共振图像局部细节显示能力的新途径，主要工作内容有：　　首先，研究分析了Chirp Z变换及其逆变换的原理和软件算法，将其用于图像处理和重建，通过大量仿真实验探讨了Chirp Z变换中初始采样点半径A0、初始采样点相角θ0、螺旋伸展率W0和两采样点之间相角φ0的含义，以及这些参数对图像相应K空间、重建图像的影响。　　其次，基于Chirp Z变换和CS-MRI重建算法各自的优势，研究了Chirp Z变换与正交匹配追踪算法结合的磁共振图像重建算法。在相同的仿真环境下，以正交匹配追踪算法为重建算法，通过实验方法比较了本文的Chirp Z算法、离散傅里叶变换、小波稀疏变换、离散余弦变换的重建效果，分析了不同算法的优缺点。　　最后，研究了Chirp Z变换与CS-MRI重建算法——小波树稀疏算法结合的MRI图像处理方法，将 Chirp Z变换、小波树稀疏以及全变差三种方法组合，共同作为MRI图像重建时的稀疏约束，重建过程以交替最小化思想为基础，结合了快速组合分裂算法。不同采样率下的仿真实验结果表明，与其他算法相比，采用Chirp Z变换与小波树稀疏重建算法结合的方法重建出的图像边缘细节更加突出，实现了图像频谱细化的功能。