图像分块压缩感知重构模型通过分块方式解决了压缩感知中观测矩阵过大带来的计算复杂度较高和存储空间较大的问题,但分块重构时会产生块效应,其需要通过去块效应滤波加以消除。现有的滤波方法并未考虑图像纹理细节恢复问题,造成了重构质量的降低。为解决该问题,首先提出了一种基于灰度熵的纹理自适应采样方法。随后分析了分块压缩感知中块效应的产生和经自适应采样后块效应得到缓解的原因,并将全变分滤波引入到图像分块压缩感知平滑投影迭代重构过程之中,提出了一种基于图像分块纹理信息的双树离散小波硬阈值滤波和全变分滤波的自适应加权滤波模型,用其取代原平滑投影迭代算法的滤波过程,在自适应采样缓解块效应的基础上,更有效地保存图像的细节信息。仿真实验表明,与多种已有方案相比,该方案可显著提升重建图像的主客观质量,同时可有效保留图像的纹理细节。