光声断层成像（Photoacoustic Tomography,PAT）是一种新型的混合成像模式,它结合了光学成像和声学成像的优点,同时具有超声的高分辨率和光的高对比度,被用于活体无创结构、功能和分子成像。造成PAT图像质量低的主要原因是,一方面,光在经过组织的前向传播过程中发生非线性衰减,导致组织深部信号减弱;另一方面,在声学反演过程中,由于对声波传播和检测的理想描述,使得模型预测的声信号和真实值之间存在误差,导致重建图像受条形伪影干扰,因此,为了提高待重建PAT图像的质量,通常需要在重建过程中引入适当的约束或先验知识,本论文围绕PAT图像质量提升方法,多光谱PAT成像新方法以及对新方法的改进开展了以下三个方面的工作:（1）基于稀疏编码与非局部均值联合先验的光声断层成像方法。基于模型的光声断层图像重建是一种病态逆问题,重建图像的质量受有限的探测角度、不完善的成像模型、噪声等因素的影响。为了解决该病态逆问题,本文提出一种新的双先验约束PAT成像模型,该模型结合了非局部均值和稀疏编码的优势,前者通过自相似性保持图像细节,后者通过稀疏性来增强图像。针对该成像模型,本文还提出了两步优化算法和迭代参数调试方法以确保得到精确解。通过与现有的正则化方法相比,本文提出的方法明显提高了待重建图像的信噪比和对比度。（2）基于交错稀疏采样的多光谱光声断层成像方法。为了解决多光谱PAT成像数据量很大而传统稀疏采样重建图像质量较差这一问题,本文提出一种新的基于扫描的交错稀疏采样多光谱PAT成像方法,该方法主要涉及两个方面:1)在波长切换期间旋转稀疏的探测器阵列,使得不同波长对应不同角度的光声信号采集,从而仅通过少量的探测器实现密集角度的信号覆盖;2)设计了相应的图像重建算法,以充分利用交错稀疏采样产生的先验图像来引导各单波长下的图像重建。实验结果表明,本文提出的方法在重建图像质量和光谱分离精度上可与传统密集采样方法的结果相媲美。（3）方向全变分约束的多光谱交错稀疏采样光声断层成像方法。现有的关于多光谱交错稀疏采集PAT的研究,采用基于非局部均值（Non-Local Mean,NLM）的方法引入先验图像的信息,该方法虽然可以得到高质量的重建图像,但是重建时需要在整个图像中寻找相似的块,因而计算量很大。为了提高重建效率,本文采用一种新的提取先验图像结构信息的方法——方向全变分（directional Total Variation,dTV）,并使用乘子交替法求解最优化问题。实验结果表明,使用dTV方法重建一幅图像的速度比使用NLM方法快至少一个数量级,并且图像的质量与NLM方法的结果相当。