本发明涉及一种基于深度学习的压缩感知图像重建算法，方法步骤如下：S1：对图像数据进行预处理，包括提取数据的灰度值和对图像进行分块；S2：对已经切分好的图像块进行测量，获得测量矩阵；S3：构建一个10层的深度压缩感知重建网络；S4：在深度学习框架中对10层网络进行训练；S5：在经过深度神经网络后，得到重建图像块，按照索引，对图像块按照原始行列值进行重排；S6：图像块经过重排得到重建图像后，选择BM3D去噪器对图片进行降噪处理，最终得到重建图像。本发明提供的压缩感知图像重建算法，大部分所耗时间在网络训练阶段，待网络训练完成后图像重建速度非常之快。本发明通过深度学习网络取代了传统重建算法，但依然拥有良好的重建精度。