采用大规模荧光分子断层成像(FMT)投影数据进行重建需要消耗大量的计算内存,花费较长的计算时间。为降低FMT重建的病态性以及加快重建速度,基于流形学习和压缩感知理论,提出了结合局部保留投影(LPP)和稀疏正则化的重建方法,并对原始的多投影荧光数据进行重建。为评估该方法的重建效果和时间,分别设计了非匀质圆柱单、双目标仿真实验和真实小鼠实验。实验结果表明,在保证FMT重建图像精度和分辨率的同时将重建时间大幅度减少。