流行病学资料显示,肺癌是我国第一高发的恶性肿瘤,且死亡率极高,放射治疗是主要治疗手段之一。近年来,随着放射生物学、放射物理学的极速发展,三维适形放射治疗技术、逆向调强适形放射治疗技术、立体定向放射治疗技术、质子放射治疗技术等逐渐应用于临床。目前,图像引导放疗的类型较多,以锥形束CT（Cone Beam CT,CBCT）引导的放疗系统为最具代表性,然而,对于肺癌患者,采用三维锥形束 CT（Three-Dimensional Cone-beam CT,3D-CBCT）成像系统进行成像,重建出的图像是整个呼吸周期的平均图像,出现严重的运动模糊,无法实现精确的目标定位。四维锥形束CT（Four-Dimensional Cone-beam CT,4D-CBCT）在成像时使用呼吸门控装置对病人呼吸信号进行实时监测和采集,获取全部投影数据后,对投影数据进行相位拆分,随后分别重建各相位下投影数据得到三维动态序列图像,不仅可以减少呼吸运动伪影,还可以获取肿瘤形态、位置变化等信息,为精确放疗提供了技术基础。然而,受硬件限制,4D-CBCT成像的单个相位下投影数量较少,传统解析算法无法重建出高质量CBCT图像用于准确定位肺部肿瘤及跟踪治疗时肿瘤的三维运动轨迹。本文针对这一问题展开研究,探索运动补偿技术用于肺部CBCT重建,旨在重建出高质量的肺部4D-CBCT图像,为临床放射治疗提供更多、更准确的信息,实现肺肿瘤的准确定位和追踪。本文主要工作为:1)提出基于鲁棒主成分分析（Robust Principal Component Analysis,RPCA）的运动补偿重建方法来降低FDK图像中条形伪影对相位间运动矢量场准确估计的影响。新方法利用RPCA将FDK图像分解为包含运动信息的低秩分量以及包含噪声和伪影的稀疏分量,再通过基于光流的配准算法获取低秩图像相位间运动矢量场（Deformation Vector Field,DVF）,以此对MC-FDK算法中运动估计进行改进。实验结果表明,我们改进后的方法较MC-FDK算法对噪声和伪影抑制效果明显,图像质量明显提升。2)提出联合运动估计的4D-CBCT运动补偿重建框架。我们在重建框架中引入基于强度的光流约束,将整个呼吸周期的4D-CBCT作为一个整体并充分考虑图像间的相关性特征,引入其他呼吸相位的投影数据来增加数据保真项的可靠性,建立用于迭代重建的数据保真项和全变分（TotalVariation,TV）正则化约束,并采用三维光流法计算DVFs,同时在三个流分量上分别设计一个各向同性的TV项,以保证空间规律性,将所有模块融合构建联合模型。采用原始对偶算法对代价函数进行优化求解。该模型可以处理连续图像帧之间的任意位移。实验结果表明,该方法能实现相位间DVFs优质估计,有效抑制4D-CBCT图像中的噪声和伪影。