锥形束CT(CBCT,Cone-Beam Computed Tomography)可以在非接触和无破坏的条件下获取物体内部信息,是现代主要的辅助医疗和诊断的工具。在精准放射治疗过程中,需要以高质量的CBCT图像获取精准的靶区位置。但是,由于成像元件、元器件组装精度等因素,每台机器的几何参数均存在一定误差,使得在CBCT图像的重建过程中降低图像质量。X射线源的旋转以及平行板探测器的性能为采集的图像增加了一定程度的噪声。针对以上问题,我们开展以下两方面工作。(1)提出一种基于非线性估计的CBCT几何标定算法。首先,设计特定的标定模体,获取不同方向上模体的投影图像并对其进行特征点检测。然后,通过CBCT成像系统的几何关系建立对应坐标系,利用标定模体与投影图片之间几何关系计算相关参数。以检测的特征点为样本进一步做非线性估计,提高标定几何参数的精度。最后,结合不同坐标系的几何关系和已知参数计算CBCT成像系统所需几何参数。实验结果表明,非线性估计的引入在提高精度的同时也降低了标定前对标定模体位置摆放的要求。(2)提出了一种基于加权稀疏残差的图像降噪方法。首先,根据目标图像的自相似性找到图像块的相关系数。然后,针对真实图像中的噪声具有高度随机性的问题,在每次迭代过程中进行参考权重估计。其次,为了在稀疏表示中引入图像块的自相似性,将稀疏残差的降噪方法应用于分组后的图像块。最后,重建出降噪后的图像。实验结果表明,引入噪声权重可以在不增加计算复杂度的情况下解决噪声标准差随机性的问题,更适用于现实中真实图像降噪处理。