层间插值是三维重建的关键技术之一,通过增加插值图像来缩小断层图像间的距离,提高体数据的分辨率,从而大大改善三维重建图像的质量。近年来,随着64/128/256多排CT的广泛应用,被检查者受到的X线辐射剂量在大幅增加。研究表明,CT检查的高剂量X射线照射会诱发癌症、白血病或其他遗传性疾病。因此,临床上常用低剂量CT检查。然而,低剂量CT扫描不仅导致断层图像中增加X线量子噪声,而且会增加断层图像间的距离,降低图像的空间分辨率。使得三维重建图像质量受噪声和梯田效应影响严重。在对传统的基于灰度的层间插值、基于形状的层间插值和基于小波的层间插值进行比较研究的基础上,针对低剂量CT提出两种新的层间插值算法,即基于小波的匹配插值和基于曲波的双线性插值算法。基于小波的匹配插值算法是将小波变换和匹配插值结合起来。该算法首先将断层图像变换到小波域,对小波分解的高频子图进行阈值处理后再进行线性插值,对低频子图采用精度较高的匹配插值,最后通过小波反变换得到插值图像。该算法在提高插值精确度的同时有效地抑制了图像中的噪声。根据曲波变换具有多方向,能够稀疏的表示图像高维信息的特性,文中提出了基于曲波的双线性插值算法。为了抑制曲波变换产生的吉布斯现象,该算法首先对断层图像进行循环平移操作,之后对曲波分解的Coarse尺度层系数采用修正的双线性插值处理,对Detail和Fine尺度层系数先进行自适应阈值处理后再进行线性插值,最后对插值后的各尺度层进行曲波反变换和反循环平移处理得到插值图像。实验结果表明：该算法相比于基于小波的匹配插值算法具有更好的抗噪能力,且运算时间较少。为了验证提议算法的有效性,将上述两种新的层间插值算法应用到三维重建中。分别采用面绘制中的移动立方体算法和体绘制中的光线投影算法对由原低剂量CT图像和插值图像构成的新的序列图像进行三维重建,并与文献中的插值算法进行比较分析。三维重建的比较实验表明：利用两种提议算法后的三维重建图像在噪声减少及去除梯田效应方面有较好效果。在文章的结尾,对所做的工作进行了总结,并对未来的工作进行了展望。