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随着核工业的迅速发展,放射性核废物大量产生,层析γ扫描技术（Tomographic gamma scanning,TGS）作为目前先进的γ射线无损分析技术之一,能够对桶装核废物中放射性核素进行准确的定性和定量分析。TGS扫描过程包括透射测量和发射测量两部分,其中透射测量重建出的线衰减系数分布图像,是后续发射测量重建活度分布图像的基础,因此如何提高透射图像重建的精确度是改进整个TGS技术的有效途径,也是TGS中一个关键技术难点。本论文针对TGS关键技术之一的透射测量图像重建进行研究。针对传统迭代重建算法中迭代初值的选取问题,采用3种基于不同求解模型和优化条件的非迭代类方法:反投影算法（Back projection technique,BPT）、Tikhonov正则化算法和非最小最优化方法（Non-minimization optimization,NMO）,结合TGS透射图像重建方程,对传统迭代算法:极大似然期望最大化法（Maximum likelihood expectation maximization,MLEM）进行优化,建立了3种改进型迭代重建算法:BPT-MLEM、NMO-MLEM和Tikhonov-MLEM。为了验证算法改进的有效性,本文开展了TGS透射测量模拟实验和实验测试。首先采用蒙特卡洛模拟程序MCNP建立透射源为60Co和137Cs的透射测量模型,对非均匀填充的单层5×5体素开展旋转扫描测量,并采用3种改进型迭代重建算法和传统MLEM算法进行相应透射图像重建。重建结果表明本文提出的3种初值改进算法适用于TGS透射图像重建,能够准确还原体素的线衰减系数值;且相比传统MLEM算法（重建误差范围5.52%23.90%）,初值优化技术下的3种改进算法能够有效提高重建精度（BPT-MLEM重建误差范围3.27%20.56%,Tikhonov-MLEM重建误差范围0.57%17.28%,NMO-MLEM重建误差范围1.97%10.78%）;3种优化技术中,NMO的改进效果最明显,BPT改进效果相对最差。在此基础上,基于TGS测量系统开展透射测量实验测试,将提出的改进算法和传统算法用于透射图像重建,并引入图像质量评价参数用于重建效果评价。重建结果显示:相同重建算法下的重建图像精度随着透射能量的增加而提高;其次,相比传统算法,改进算法重建出的透射图像与样品真实分布情况更为吻合,有效减少了重建图像中的伪影和误差,图像评价参数结果也表明初值优化技术能够有效提高MLEM迭代算法的重建精度;三种优化技术对传统MLEM算法重建准确性的改进效果:NMO-MLEM最好,Tikhonov-MLEM其次,BPT-MLEM最差,与模拟重建结果一致。证明了初值优化技术适用于TGS透射图像重建技术,能够有效提高MLEM迭代算法的重建图像质量和精度,为快速、准确的线衰减系数分布重建提供了新的依据和途径。