为降低声学CT温度场重建误差，提出了一种基于稀疏重构的温度场重建算法。在建立基于稀疏重构的声学CT数学模型的基础上，算法设计了一种可提高稀疏重构精度的声学CT观测矩阵优化方法，以稀疏重构算法重建温度场，为稀疏重构算法设计了与噪声水平相关的迭代终止条件。温度场重建实验表明：提出的算法比经典的最小二乘法、SIRT算法重建误差更低，重建的温度场更接近于真实分布，对实际温度场重建有一定应用价值。
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