本文提出了一种新颖的基于重构——平均机制(Averaging Reconstructed images, AVREC)的去噪算法:选择原始完整频谱的不同部分频谱,对每一个部分分别用奇异谱分析模型(SSA)重构出一个观测图像。由于这些观测图像与原始观测图像各自有不同的随机噪声,并且有同一真实无噪声图像,这样就可以通过求重构观测图像的均值来达到对原始观测信图像去噪的目的。文中,我们同时提出了基于一维奇异谱分析模型(1-D)和二维奇异谱分析模型(2-D)的图像重构——平均去噪算法,并且用这种方法在含有噪声的模拟磁共振图像和真实磁共振图像上与传统中值滤波方法和小波方法做了对照实验。实验结果表明,这种算法兼有多重观测图像平均去噪法和单一观测图像去噪法的优点,在去噪的同时能够有效地保留图像的细节信息,表现出了传统去噪算法无法比拟的优点。我们称其为基于部分频谱数据图像重构的去噪方法。