在圖像重建中，可以通過(guò)貝葉斯方法引入先驗(yàn)知識(shí)來(lái)抑制噪聲提高重建的質(zhì)量，提出了基于Gibbs先驗(yàn)和解剖中值先驗(yàn)混合的算法，該方法根據(jù)Gibbs先驗(yàn)分布和中值先驗(yàn)分布，先用基于Gibbs先驗(yàn)分布的算法多次迭代圖像，再結(jié)合解剖結(jié)構(gòu)先驗(yàn)，將以后每次迭代后的圖像分割成不同的區(qū)域，將分割后的圖像像素運(yùn)用于中值先驗(yàn)。仿真實(shí)驗(yàn)表明，在相同條件和迭代次數(shù)下，該方法重建出來(lái)的圖像更清晰，圖像的相關(guān)系數(shù)比用Gibbs先驗(yàn)方法和中值先驗(yàn)方法重建出的圖像的大。從實(shí)際實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)上看，該方法重建的圖像噪聲更小，邊緣更清晰。