生物发光断层成像(Bioluminescence Tomolography,BLT)是在已知生物组织的光学参数和生物体表面的光强分布情况下,重建光源在生物体内的三维分布情况。该技术是医学影像技术和现代的分子生物学相结合的产物,在蛋白质的分析、肿瘤学研究以及药物研发等预临床应用中有一定的应用前景。作为一种新兴的分子成像模态,生物发光断层成像涉及前向和后向两个求解过程。本文针对光子在生物组织高散射、低吸收传输特点,基于辐射传输方程(Radiative Transport Equation,RTE)一阶球谐展开的扩散近似(Diffusion Approximation,DA)模型在相应边界条件的约束下,采用数学方法建立并求解生物体表面光强能量分布与生物体内荧光光源分布线性关系的数学模型。由于近红外光在生物组织内的传输过程复杂,加上可测量到的生物体表面的光强分布数据有限,导致BLT这一个不适定逆问题充满着挑战。融合尽可能多的先验信息,降低问题的规模等策略的引入,对提高重建结果的准确性非常必要。本文围绕为克服BLT重建问题的严重不适定性,获得稳定的重建结果而展开。在特定算法基础上,为提高重建的定位精度、稳定性、光源辨识能力等方面上,采取策略来提高重建结果。主要工作如下:(1)针对光在生物组织里的传播过程,介绍了辐射传输方程一阶球谐展开的扩散近似模型,并通过仿真实验介绍了前向计算的过程。(2)探讨了基于两步迭代阈值收缩算法(Two-Step Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm)的稀疏重建,该算法结合迭代收缩阈值算法(Iterative Shrinking/Thresholding,IST)和迭代加权收缩算法(Iterative Re-Weighted Shrinkage,IRS)这两种算法,其核心是利用前两个迭代值更新当前值。分别研究了L1范数和TV范数正则化约束,通过数字鼠的仿真实验,验证了所引入迭代策略下两类范数正则化的有效性。在仿真实验中,采用L1范数和TV范数正则化约束,定位精度都在1.1mm～1.2mm之间,体现了一定的定位性。(3)探讨了基于不完全变量截断共轭梯度算法(Incomplete Variables Truncated Conjugate Gradient Method,IVTCG)在BLT重建中的定位性能以及对正则化参数的依赖情况,并在此基础上,提出了在结合多光谱和迭代收缩光源可行域策略的BLT重建方法。通过多光谱增加测量数据,迭代收缩光源可行域有效降低重建问题的病态性。并通过大量系统的仿真对比实验,对提出的优化策略在单光源定位、多光源分辨等角度进行评估。结果表明提出的方法基于单视图测量数据,在各种光源设置下,均可以更加稳定准确地重建单光源目标和辨识双光源目标。同时在单光源仿真实验中,三维重建基本保持了光源的球状空间分布;在双光源仿真实验中,多组实验基本都更好的识别双光源目标。