磁粒子成像（Magnetic　Particle　Imaging，MPI）是一种利用磁性纳米粒子非线性磁化响应实现高时空分辨率的成像技术，而　MPI图像重建方法则可实现将测量得到的电压分布转换为可视的磁粒子浓度分布　.　现有系统矩阵法可较可靠地实现成像视场中单一浓度磁性颗粒图像重建，而对于不同浓度情况的图像重建则可采用两步正则化算法进行成像.　然而，以往两步正则化算法因重建过程分成两步而增加了重建时长，同时筛选频率分量时通常只考虑了系统矩阵计算的信噪比，而未充分考虑实测电压信号的噪声因素　.　为改善这些问题，本文提出了基于　ESD（Energy　Spectral　Density）特性和L曲线法优化的改进两步正则化算法，其可根据测量电压信号的ESD特性对频率分量进行降序排列，并根据压缩率筛选频率分量，以选出噪声水平低的频率分量从而减少噪声.　同时，频率分量的减少也可使得
重建时间的有效减少.　此外，正则化过程中利用L曲线法选取最优正则化参数，也可一定程度减少重建过程中产生的噪声　.　仿真实验结果表明本文所提的算法在压缩率为　0.6　的情况下，重建图像质量在　SSIM（Structure　Similarity　Index　
Measure）和　NRMSE（Normalized　Root　Mean　Square　Error）上相比传统两步正则化算法分别提升了　56.4%和　22.3%，重建时间则缩短了39.8%.　同时，实测结果也表明，本文的算法对于重建质量有所提升.　当压缩率从1减小至0.1的过程中，重建质量无明显变化，但重建时间明显缩短.