随着医疗器械行业的发展，CT机作为一个医疗常用设备已经成为医生诊断的重要工具。而计算机断层成像技术中，包括采集、校正和重建等多个部分。重建算法就是将采集的信号恢复成医生诊断使用的断层图像，其算法的优劣将直接影响图像呈现效果，因此这一部分技术是断层成像技术最为关键的部分。目前商业使用的CT机，采用的是较为传统的滤波反投影算法(Filtered Back-Projection，FBP)，这种算法遵循傅里叶切片定理，不论在二维还是在三维重建中，都有着不错的重建效果，因此沿用至今。虽然，这种算法改进后可以降低图像中的噪声，但却不能解决感兴趣区域(ROI)重建问题，也不能达到快速重建的目的，实际应用中这一直是难以解决的问题。本文正是着眼于这两方面，研究改进FBP算法提高图像质量，解决ROI重建问题。螺旋扫描中的反投影滤波(BPF)重建算法可以实现感兴趣区域重建，但算法复杂度较高，计算量较大。在项目中已有的研究基础上，本文首先研究平行束扫描下的FBP重建算法原理。将螺旋扫描中的BPF重建算法应用于平行束中，简化了计算量的同时，提高了图像质量。由BPF算法的重建步骤可以得知，其本身可以实现感兴趣区域重建。因此，平行束BPF重建算法中自然也能够实现。在Matlab环境下仿真得到Shepp-Logan模型，利用改进后算法进行重建，使用图像评估领域两个参数进行评估，结果表明，本文改进后算法可以实现精确重建图像的目的，并且更接近人类视觉系统。由于扇形束扫描是现代CT机的主流扫描方式，因此文章接下来研究扇形束重建算法的两种优化思路。其一，根据经典FBP算法，本文改进其中滤波函数。使用求导和希尔伯特变换代替原有滤波函数，即希尔伯特滤波算法(DHB)经过Matlab仿真，重建Shepp-Logan图。使用上面相同的图像评估算法，所得结果可以达到提高峰值信噪比的目的。其二，将上述改进后的平行束BPF算法引入到扇形束重建中，沿平行PI线重建。评估结果表明，文中基于PI线的扇形束BPF算法更接近人类视觉系统。本文研究的最终目的是应用于实际齿科CT当中，而仅仅依靠算法上的改进，还不能完全满足实际中快速重建的需求。因此，最后的研究内容是，计算机领域中图形处理器的计算统一设备架构，即CUDA技术，应用于两种扇形束重建改进后的图像重建算法。这种技术提高算法并行计算能力，而并不影响重建算法的精度。实际数据表明，应用本文对算法的改进和加速技术，实现了ROI重建，并且提高重建速度均超过11.42倍。