光声断层成像（Photoacoustic tomography PAT）能够对生物组织进行无创横断面成像,且具有较好的光学对比度和超声成像深度。在PAT中,短激光脉冲照射生物组织后,组织的光吸收域由于温度升高,发生热弹性膨胀而产生超声波。位于组织外的阵列传感器检测到超声信号,利用图像重建算法获取生物组织内的吸收能量分布图。一般来说,PAT的空间分辨率可以用成像系统的点扩散函数（Point Spread Function PSF）来表征。基于断层成像探测系统的几何结构,PAT图像退化模型一般需要结合多个空间变化的PSFs来进行描述。用空变PSF对PAT图像进行反卷积可以有效地恢复图像分辨率和细节。以往的PAT图像恢复模型假设模糊的图像是通过单一的PSF来恢复,或者对空间变化PSF进行盲估计来恢复。本文提出了一种基于实测的空间变化PSFs的PAT图像恢复方法,以提高图像质量和分辨率。利用具有光声吸收特性的微球,设计了一套严谨的PSF测量流程,并成功地获得了一组密集分布的可用于商用断层PAT系统的空间变化PSF。利用基于多高斯的拟合方法和插值算法进一步获得像素对应的PSF分布。为了进行图像恢复,提出了结合两种正则化项的基于优化的迭代恢复模型。最后用仿真、体模和癌症小鼠成像实验对所提出的方法进行验证,结果显示图像质量和分辨率有显著提高。