近年来,随着光子计数探测器技术的快速发展,X射线多能谱CT技术成为CT成像领域的研究热点问题,包括重建算法,能量选择,材料识别等。与传统CT相比,X射线多能谱CT在一次扫描中能得到物体在不同能谱通道下的投影图像,有利于区分物体的材质,提高对比噪声比(CNR)。本文基于光子计数探测技术研究多能谱CT重建算法及应用,主要研究内容如下:(1)多能谱CT重建,多能谱CT可以提供被检测物体在不同能谱维度的衰减图,但由于能谱通道变窄,每个能谱通道内的噪声增加了。为了有效降低通道内的噪声,本文使用基于TV最小化的Split-Bregman算法对X射线多能谱CT进行重建。首先,根据重建模体的先验信息,进行能谱通道的划分。然后,采用Split-Bregman算法对能谱投影数据进行噪声和稀疏角度重建。仿真实验结果表明,基于Split-Bregman算法的能谱CT重建方法能够有效去除能谱通道内的噪声,满足物体材质区分的需求。(2)材质区分与识别,X射线多能谱CT能够提供丰富的有关物质材质的信息。首先通过主成分分析方法对X射线能谱多CT数据进行分析,提取和量化X射线的能谱信息,并融合出彩色CT图像,可直观区分材料的不同物质。其次利用不同物质X射线的吸收特性不同,通过实验研究了不同材料的K边缘特性,进一步评估了X射线多能谱CT材质的鉴别能力。