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均匀分块压缩感知对图像信号进行压缩采样,无法有效地分离出重要区域和背景区域.为此,给出一种基于图像内容的自适应分块算法,以图像内相邻像素间的灰度差值作为块大小分割的依据,利用四叉树算法进行图像自适应块大小的划分;并将分块结果根据相邻像素DCT系数的差值大小分成快速变化块、缓慢变化块和过渡块3类,适时分配相应采样率.实验结果表明:给出的算法对仿真实验选取的图像重构质量高于均匀分块方法1~3dB,且重构时间减少20~40ms;在重构质量近似的情况下,重构时间比基于图像块像素方差的块分类方法减少40~60ms.