生物发光断层成像(BioluminescenceTomolography,BLT)是一种新兴的,非侵入性的光学分子影像模态,它可以通过注射底物荧光素让表达荧光素酶的标记物发光成为光源,采集生物体表面溢出的光子,利用重建算法可获得体内光源的三维分布信息。BLT以图像的形式直观反映分子水平的生理或病理变化,在肿瘤早期检测,基因治疗,新药研发等方面应用前景较广。BLT是具有高不适定性的逆源问题,它的应用依赖于重建算法的研究。本文在辐射传输方程的扩散近似模型下,通过有限元方法建立表面测量数据与光源分布信息的线性关系,并利用光源的稀疏性分布特征,基于非凸正则化进行了一系列稀疏重建方法的探索,主要包括:(1)将L1/2范数正则化引入到BLT重建中,通过迭代加权近似将非凸L1/2范数正则化问题转换为一系列L1范数最小化问题求解,并应用基于同伦的L1算法进行快速求解。数字鼠模型上的单光源仿真结果表明,所应用的基于L1/2范数正则化的重建算法相比于其他三种对比算法在定位误差方面表现更好,双光源仿真结果也展示出其在多光源分辨方面的优越性,加噪实验及光源放置于不同器官的仿真结果进一步验证了该算法的稳定性。(2)基于 SCAD(Smoothly Clipped Absolute Deviation)正则化应用一种非凸BLT重建模型,并采用通用迭代收缩阈值算法(General Iterative Shrinkage and Thresholding,GIST)进行求解,为降低BLT重建问题的不适定性,进一步改善重建结果,在仿真及仿体实验中,本文采用了多光谱测量,并结合了迭代收缩可行域策略。单光源和双光源仿真实验结果表明所应用的GIST重建算法相比于其他三种对比算法在不同光源深度下都有更好的定位准确度及更优的多光源分辨能力。在CBCT/BLT成像系统上采集的仿体实验数据测试结果进一步验证了 GIST算法在光源定位准确性与算法稳定性方面的优势。(3)探索了一种基于混合非凸优化正则化算法(Hybrid Optimization algorithm for Non-convex Regularized problems,HONOR)在多光谱 BLT 重建中的应用。单光源仿真结果表明所应用的HONOR重建算法相比于GIST等对比算法有更好的定位准确性。双光源仿真结果则说明相比于GIST算法,HONOR算法在多光源分辨能力及重建图像质量上有进一步的改善。