基于超声衍射的层析成像技术，特别是反射型衍射层析成像技术对研究水中目标特性具有重要的作用。探索反射声学CT技术，研究目标回波特性的重建图像方法对于解决潜艇隐身和主动声纳设计等问题具有重要的现实意义和军事意义。 本论文的研究目的是在计算复杂度相当的前提下寻求一种更为准确的反射型超声衍射CT图像重建算法。研究内容主要包括两部分：一是针对反射型超声衍射CT，以非均匀分布的频率点为参考基准建立正则化迭代重建算法；二是对正则化参数的研究，研究正则化参数的选择对迭代重建算法的影响。 在反射型超声衍射CT的正则化迭代重建算法的研究中，以傅立叶衍射投影定理作为理论基础，结合非均匀傅立叶变换和迭代算法，用正则化方法处理迭代的收敛问题，建立了反射型超声衍射CT的图像迭代重建算法。算法中，将假设目标的频域数据和实验得到测量值的频域值直接在频域中的非均匀频率点上比较，避免了频域内插引入的误差，而且算法也减少了采样数据量，降低了运算的复杂度。实验中，以时域有限差分(FDTD)算法的计算结果作为测量数据的模拟，对建立的图像重建算法进行了实验仿真。实验结果表明，在迭代次数不多的情况下，重建的图像可以达到较好的效果。 在正则化参数的研究中，研究了在Tikhonov正则化迭代算法、截断奇异值分解正则化算法(TSVD)和截断完全最小二乘正则化算法(TTLS)中，正则化参数的选择对重建图像的影响。通过对实验结果进行分析比较，选取恰当的正则化迭代参数，可以使算法在较少的存储量和计算量的情况下得到较好的重建目标图像。与传统的频域内插算法相比较的结果表明，频域内插算法简单但是精度较低，特别在投影数据较少的情况下，重建效果较差，相同情况下利用正则化迭代算法得到的重建图像比频域内插算法效果好。