当今计算机断层成像技术(CT)是医疗诊断最重要的手段之一。它通过测量X射线在各个方向上透过人体断层时的累积衰减系数(或称投影),由计算机计算整个断面上X射线衰减系数的分布,然后以数字图像的形式显示出来,帮助医生诊断病灶部位。由于病灶对X射线的吸收率往往与正常情况下不同,因此断面上X射线衰减系数的分布就能给诊断提供重要信息。然而一个困扰CT成像的重要问题就是金属伪影的去除。由于金属的原子数很高,金属物体对用于诊断用途的X射线的能量的衰减要远远高于人体的软组织或骨头,因此几乎没有X射线的光子能够到达探测器。众所周知,利用滤波反投影方法重建图像时要求投影数据必须是完备的,因此,当人体中含有金属物体时,用传统的滤波反投影法对投影数据进行重建后,CT图像上有明显的明暗相间的条状伪影。这些伪影严重破坏了图像质量,特别是金属物体周围的组织,从而使得诊断变得非常困难,甚至无法诊断。本文从CT重建图像的基本原理出发,从两方面考虑来研究金属伪影去除的方法:一是从投影补偿的观点考虑,金属物体的存在使得投影数据缺失或者被破坏,因此在图像重建之前对缺失的投影数据进行补偿,所采用的方法是线性插值法;二是从重建方法考虑,滤波反投影要求投影数据的完备性,因此可以采用迭代重建的方法,在迭代的过程中,认为金属物体的投影数据是缺失的,不作任何处理,也能有效地重建图像。采用的迭代方法包括基于代数迭代的ART迭代法,以及基于统计迭代的MLEM法。在此基础上,本文提出利用MLEM法的改进算法OSEM法重建图像来抑制金属伪影。数值仿真实验结果表明,上述几种方法在很大程度上都能有效的抑制并去除金属伪影。