提出一种磁共振(MR)图像的变采样率分块压缩感知(BCS,block-based compressed sensing)方法;根据MR图像细节丰富、纹理复杂的特点,引入对图像高维奇异结构具有良好稀疏表示能力的Tetrolet变换,同时考虑到MR图像各切片间的时空相关性,将相邻时序的MR切片组成图片组(GOP),通过计算参考图片与相邻切片的差异,并对参考图片及差异图进行不重叠分块,根据图像块内容变化的快慢自适应分配采样率,获取测量数据,采用平滑投影Landweber(SPL,smooth proj