X射线多谱CT成像相对于传统单能假设的CT成像,其能谱信息更丰富,可依据能谱与衰减系数的多谱对应性,实现检测对象组分的有效区分,满足新型材料、矿石深加工以及现代医学中组分微观结构等定量化功能成像需求。现有的双能CT、光子计数型CT、能谱滤波分离多谱CT在时间和能谱分辨率上存在一定的局限性,而单色性较好的同步辐射CT为国家大科学装置,共享面较宽,机时有限,限制了样品测试实验效率和规模。对此,论文在不改变常规CT成像系统物理组成的基础上,研究连续谱X射线投影图像能谱分离方法,期望分解所得投影的重建图像能达到窄能谱CT图像效果,从而在常规CT成像系统上实现组分有效区分,为微观结构的定量表征提供支撑。论文在研究X射线多谱衰减特性、多谱成像特点和单能假设CT重建的基础上,分析了连续谱X射线投影序列分解的可行性,提出了基于盲源分离的多谱序列分离的CT成像方法。在此基础上,采用非负矩阵分解方法,以误差平方和最小为优化准则,构建X射线图像序列分解模型,并推导了求解算法。同时针对分解算法的局部收敛性问题,引入具有全局收敛的遗传算法,提出了基于遗传算法的X射线图像序列非负矩阵分解方法,实现了多谱序列的有效分离,获取的投影重建后图像有窄能谱图像特征。针对CT成像过程中散射因素的影响,利用分解残差的局部方差和作为散射信号低频特性的描述,以分解残差的局部方差和最小为优化准则,改进了X射线图像序列非负矩阵分解模型,提高了多谱序列的分离精度。针对盲源分离结果的无序性和窄谱投影的能量不确定性,利用光电效应和康普顿效应分解代替分解模型中的衰减系数,提出了基于衰减系数分解的能谱校准方法,实现了窄谱投影的能量指向;同时,考虑CT图像序列表征问题,耦合多谱成像的物理先验,利用基于DCM模型的窄谱CT序列融合算法,实现了组分的定量表征。论文在理论研究同时,进行实验对比分析。实验过程中,以硅铝材质构成的圆柱体为对象,通过仿真与实验相结合的方法,验证了X射线投影序列分离的可行性,以及所提出的基于遗传算法的X射线图像序列非负矩阵分解方法、改进方法、以及能谱校准和窄谱CT序列融合算法。结果表明,论文提出的基于盲源分离的多谱CT成像方法,可在不改变系统物理组成的基础上,通过扫描模式和数据处理方法的创新,实现材料组分定量表征。这对提高实验效率,降低成本,促进X射线多谱反演与定量检测技术的发展,具有重要理论意义和应用价值。