稀疏重建的最近出现的技术已经受到很大关注在光声成像（PAI）的领域。压缩感测（CS）具有与稀疏采样信号有效地重构高质量图像PAI大的潜力。在本文中，我们提出了一种基于CS的容错正规化为平滑PAI图像重构，其具有相同的计算优势为SL0算法，同时具有较高程度的抗扰度由噪声引起的不精确性的L0（ReSL0）算法。为了评估ReSL0算法的性能，我们重建从三个幽灵获得的模拟数据集。另外，从琼脂幻影一个真实的实验数据集还用于验证ReSL0算法的有效性。相比三大号<年代ub>0L规范,<年代ub>1实验表明，ReSL0算法能够很好地平衡重构的质量和效率。此外，该方法计算的重建图像的PSNR优于其他三种方法。特别是在测量噪声较大的情况下，可以显著提高重构质量。