论文以CT算法为基础，从理论研究和工程应用两个角度出发，采用基于效能优化的设计原则，从凸现重建图像特征(如疵病、轮廓等)的角度出发，研究Radon变换的性质，通过对投影数据预滤波，研究直接重建目标特征的CT算法。直接重建图像的特征信息，在不牺牲太多图像背景分辨率的情况下，突显被检测对象中我们感兴趣的特征信息，较好地提高系统的整体检测分辨率。 本文首先从图像重建的基本理论Radon变换和中心切片定理入手，详细介绍了滤波反投影算法，将图像重建抽象为由线积分值确定被积函数的数学问题，从数学的观点对图像重建问题进行分析研究；在此基础上，从效能优化的角度出发，论文给出了直接重建目标特征的CT算法的基本概念，证明了Radon变换的一个重要性质-卷积分配性，以此系统地推导了直接重建目标特征的CT算法的基本公式，并运用算法优化设计的概念，从理论上对直接重建目标特征的CT技术相较于重建后进行图像特征提取进行了优势分析；结合工程应用，以直接重建边缘特征为例，通过实现直接重建梯度特征、基于边缘检测算子和小波变换的直接重建边缘特征的CT算法，从三个方面对直接重建目标特征的CT实现技术进行了详细的分析和研究，同时证明了该算法的正确性及其优势；最后从寻求一种通用性较强的直接重建目标特征的CT算法目的出发，研究基于EMD多特征重建的CT算法及实现技术。将EMD这种非线性、非稳态的信号的自适应分解方法首次应用于CT重建过程，并实现了多频段特征重建以及去噪重建。