光声成像通过脉冲激光照射组织产生超声波,然后由超声转换器接收信号进而实现组织成像。光声成像作为一种新的生物组织成像方法,它结合了光学成像和声学成像的优点,具有高分辨率,高对比度以及对人体无损伤性等特点,近年来受到越来越多的关注。图像重建算法是光声成像的关键技术之一。目前很多关于重建算法的研究都基于一些假设的理想条件,如全方位扫描采集数据,这使得其实用性收到制约。尽管近年来光声成像取得快速发展,但由于成像方法和重建模型的原因,重建算法在重建时间和重建结果精度上依然存在一定的问题,有待进一步提高。本文针对上述问题,对光声成像的图像重建算法进行理论和研究。本文的主要研究内容如下：1.本文首先搭建了光声成像的计算机仿真平台。该平台仿真基于聚焦超声换能器的断层成像技术,主要目的是对光声成像的信号采集进行仿真。其为后续章节中的重建算法的研究提供了重要的数据来源和实验依据。2.本文实现了几种经典的光声成像重建算法,其中包括：滤波反投影算法,ML-EM算法,ISTA算法,ISRA算法。并且针对目前迭代算法中系统矩阵计算时间长而导致重建时间长的问题,提出了ISRA加速算法,实验证明该算法使得ISRA算法重建速度提高了4倍。3.针对如何提高有限视角扫描光声成像重建精度的问题,本文提出通过将ADMM算法应用于两种不同模型的光声重建方法。4.本文提出了一种基于辅助函数的重建算法,该算法具有单调递减、全局收敛以及无需步长因子等特点。文中选取了五种不同的重建模型,针对不同模型构建不同辅助函数,进而实现了五种不同的光声重建算法。5.针对本文提出的数种光声成像重建算法,设计3类实验对其重建性能和参数的设定进行分析。