光声成像结合了光学成像和声成像的优点，是一种具有高空间分辨率、高对比度的无损成像技术，成为当前生物医学成像的研究热点之一。重建光声图像是一个典型的逆问题，具有严重的病态性。针对光声成像的病态性和较大的系统矩阵会导致重建速度慢的问题，提出了一种基于Lanczos双对角化的快速指数滤波重建方法，并通过数值仿真证实了该方法的有效性。仿真结果表明，所提方法在保证重建图像高质量的同时极大地提高了重建速度，其重建时间是指数滤波和后投影方法的1/67~1/47。

Lanczos方法是求解大尺度逆问题的一种有效方法, 这种方法的特点是可以把大尺度问题转化为小尺度问题, 而且可以把解严格限制在Krylov子空间, 只是它存在的半收敛性问题需要进一步克服。为了确保算法的有效性、稳定性和精确性, Lanczos混合法(Lanczos-hybrid)试图通过正则参数的适当选取来解决这个问题。文章在Hansen提出的正则化参数选取的NCP方法基础上, 设计了一种新的算法NCB, 即利用Burg功率谱代替NCP中的经典周期图谱, 较好地克服了Lanczos 的半收敛性问题, 降低了解对迭代次数的敏感性, 得到了大尺度反卷积病态问题的稳定解; 并以超声RF信号为例进行仿真, 结果表明, NCB的成像效果比GCV要好。