随着CT技术在医学和工业领域中的广泛应用,人们对CT图像的重建速度和质量提出了越来越高的要求。因此,开发一套能够又快又好的重建出CT图像的软件平台具有十分重要的应用价值。随着CT图像的分辨率的不断提高,CT重建数据也越来越大。如果按照原来的视野大小进行重建,势必导致计算量的增加以及重建速度的降低。一般情况下,人们感兴趣的常常是重建视野的某个局部区域,因此快速便捷的实现局部区域的精细化重建为CT快速重建提供了新思路。CT重建中经常会受到各种伪影的影响,由于金属植入物引起的金属伪影是一种常见的CT伪影,研究如何快速有效的去除金属伪影也具有重要的应用价值。本文首先介绍了经典的FDK算法,CUDA编程模型;然后,具体介绍了局部区域重建方案的设计与实现过程;接着简述了软件的操作流程,并用Shepp-Logan模型前向仿真投影数据和Micro-CT系统采集数据对软件进行了测试。最后对金属伪影的问题进行了研究。在局部区域的高分辨率重建和有效消除重建图像中的金属伪影方面,本文的主要工作如下:(1).利用了CUDA架构实现了CT图像的快速重建。对于海量投影数据的重建,在不改变硬件配置的前提下,设计并实现了一种自动分块重建的方法。(2).针对人们常常只关心成像视野中某个局部区域的精细化信息的问题,设计并实现了局部区域的精细重建软件平台。该软件平台首先对整个区域进行低分辨率的初次重建,再利用三维切片交互式选取,选定所关心的某个局部区域,最后对局部区域进行高分辨率的重建。(3).针对包含金属植入物的CT图像重建存在的金属伪影问题,采用了归一化金属伪影校正算法进行金属伪影校正。设计与实现了锥束CT归一化金属伪影校正算法,并对计算量比较大的几个环节采用CUDA进行加速。实验结果表明该方法可以有效的消除金属伪影,并具有较高的执行效率。