磁共振成像是一种非侵入性无损伤的影像检测技术。同CT等成像技术不同，MRI具有无电离辐射、多参数成像、高对比度等优点，成为临床医学中的一种重要诊断工具。尽管如此，但MRI具有自身的缺点即扫描时间长成像速度慢，这限制了它在很多临床场合的应用。因此，自磁共振成像技术诞生以来，人们就一直在探索磁共振快速成像方法。由此发展出了螺旋采集、辐射状采集、并行成像等方法，这些方法在一定程度上大大提高了成像速度。但仍不能满足临床中那些对时间要求很高的应用场合。2006年D.Donoho等人提出了压缩感知理论，它与传统采样定理不同，只需采集少部分数据就能够高质量地重建出信号。因此，很快就提出了基于压缩感知的磁共振成像技术。现已有不少关于MRI的CS新算法，但这些算法还出在仿真阶段。在工程上实现它还有两方面的问题需要考虑，一是序列设计，二是CS重建算法的工程实现。我们的方法即解决了第二个方面的问题。本文首先对磁共振成像技术原理进行了研究，结合磁共振成像方法探究了压缩感知理论框架及其在MRI中运用所需满足的条件。分析了在设计测量矩阵即采样方法时所需满足的非相关性，对各种MRI图像所需的稀疏变换方法进行了研究。在采样方法方面，我们设计了几种采样轨迹，但由于硬件方面的限制及CS的要求，对于二维MR图像，一般使用1D变密度随机采集；在稀疏变换选择方面，简单图像使用全变分变换就能满足稀疏要求，而复杂图像则需小波变换等其它稀疏变换方法。同时，我们也对压缩感知重建算法进行了深入地剖析。然后，采用C++语言对压缩感知重建算法进行研究实现，完成CS-MRI算法的工程化，并对实现中的几个关键问题进行了分析。对该算法涉及到的一些重要函数实现进行了详细地说明，主要包括：模型数据的生成，快速傅里叶变换实现、不同采样轨迹函数实现、图像的全差分和小波稀疏变换实现，CS重建算法核心函数的实现等。最后，在VC++6.0平台利用MFC的框架开发了一个基于对话框的压缩感知磁共振重建软件。该软件实现的功能主要包括：（1）建立图像模型及引入仪器中的数据；（2）将图像模型数据经过FFT转化为全K空间数据，并保存在相应文件中；（3）数据采集方法选择；（4）图像稀疏变换方式选择；（5）最后，选择重建方法重建得到图像。我们在该软件上对CS-MRI算法进行了测试，图像能够成功重建。CS-MRI算法的工程化实现加快了它在扫描仪上实现的进程，并为后续CS与其它算法相结合（如并行压缩感知成像）的工程实现提供了重要参考。