目前,温度场检测技术已广泛应用于工农业及环境监测等领域。声学CT温度场测量技术需要在待测区域周围布置多个声波收发装置,形成多条穿越被测区域的声波路径,测量出各路径声波传播时间,采用适当的重建算法反推被测区域的温度分布,具有非接触、不干扰被测温度场、测温范围广和测量空间范围大等优点。本文叙述了声学测温原理、声学法温度场重建方法、温度场重建评价标准和影响重建的因素。声学CT温度场重建算法可分为两类:一类是要求待测区域剖分的像素数不大于有效声波路径数,另一类允许像素数大于声波路径数。对第一类算法,推导分析了最小二乘法、奇异值分解法、迭代重建算法和同步迭代算法。采用这四种算法对典型温度场进行了重建,重建结果表明:对于无噪声的飞行时间,四种重建算法重建结果相近;最小二乘法和奇异值分解法作为非迭代算法重建速度较快且重建结果基本一致,当问题病态不严重时,它们的重建精度较高且有一定的抗噪能力,当问题病态严重时,算法受到不适定性的影响,温度场重建误差较大;代数重建算法和同步迭代算法皆为迭代类算法,重建结果受问题病态影响较小,其中代数重建算法受噪声影响较大,而同步迭代算法抗噪声干扰较强。四种算法中,同步迭代算法最佳。但同步迭代算法存在收敛效率低的缺陷。为此提出步长优化的同步迭代算法。通过最小残差向量对迭代步长自适应调整。与同步迭代算法相比,所提算法更好地兼顾了温度场重建精度和重建效率,收敛速度更快,温度场重建效果更好,算法适应性更强。本文还研究了基于径向基函数与正则化的重建算法。该算法不要求声波路径数多于空间像素划分数,更适合于复杂温度场重建。研究了径向基函数形状参数的选取。引入重建误差综合评价指标,探讨了不同噪声水平下正则化参数的选取。针对典型温度场,分别采用无噪声和有噪声的声波飞行时间数据进行了温度场重建,并与四种经典重建算法重建结果进行比对。对比结果表明,该算法重建结果最优,特别是对于无噪声数据,该算法重建结果优势非常明显。