基于光子计数探测器的多能谱CT系统可以通过设置阈值对能量在特定范围内的光子进行识别与计数,同时获得多个能量通道下的投影数据,充分利用X射线衰减的能量依赖性实现对不同物质的识别与分离,在医疗诊断、安全监测、工业生产等领域有很大优势。本文基于光子计数探测器,对多能谱CT的物质识别进行研究。主要研究工作如下:(1)利用光子计数探测技术与物质的K-edge特征,采集多个能量通道下的投影,基于能谱CT投影基效应分解模型推导出投影分解的线性模型,采用最小二乘法对其进行求解,实现了多能谱CT造影剂物质的识别,并对造影剂浓度进行了定量分析。(2)提出了一种基于天牛须搜索算法(Beetle Antennae Search Algorithm,BAS)的随机全变分(Total Variation,TV)最小化方法,并将其应用于多能谱CT重建中。在此基础上,利用主成分分析方法提取多个能量通道下的重建图像信息,并建立主成分与彩色通道RGB之间的模型关系,实现了多能谱CT的物质识别与彩色表征。