在临床医学中，非介入式的检测技术不断的引起人们的兴趣。这种技术能够让医生不通过外科手术就能观察到人体内部的解剖结构。计算机辅助断层成像(CT)便是这方面的一个典型代表。它所基于的成像原理是：人体的某个剖面在若干个角度上被X射线束照射，照射后X射线的衰减量被检测器记录下来，形成投影集合，数学上将这个投影集合描述为该剖面的Radon变换，通过反演Radon变换就能够重建剖面的二维图像。 滤波反投影法(Filtered Backprojection)是目前应用得最为广泛的一种CT图像重建算法。该算法利用从各方向测量出来的投影值求出物体内部受检断面各点的X射线衰减系数，从而重建出整个人体横截面的图像。但是该算法存在着一个缺陷，即为了重建图像中任意一个点的信息，它需要用到待建图像的所有投影数据。这就意味着，即使只想观察身体横截面的某个局部区域，病人也要接受相对来说较为大量的X射线照射。于是近年来，寻找一种能够减少辐射剂量，同时又能准确重建感兴趣区域的局部图像重建算法，引起了研究人员的极大兴趣。 本文将提出一种从Radon变换获得待建图像小波分解系数的算法。该算法与传统的滤波反投影法相似，不同的地方在于，算法中用到的滤波器是与X射线的照射角度相关联的，而且反投影后得到的是待建图像的小波分解系数，这些系数再经过逆小波变换就得到了最终的重建图像。利用小波的特性，该算法仅使用几乎是完全局部的投影数据去重建身体剖面上的某个局部区域，从而大大降低了X射线的辐射剂量和算法的运行时间，同时还具有和传统的滤波反投影法基本相同的图像重建质量。