计算机断层成像技术(computed Tomography,简称为CT)已经广泛应用于人体组织成像、工业无损检测等领域。锥束CT也叫三维CT,由于在空间轴向分辨率、扫描速度以及射线利用效率等方面的优势,三维锥束CT逐渐得到了广泛的应用。锥束CT的重建算法大致分为迭代法和解析法两大类。解析法又分为精确重建和近似重建,近似算法重建图像的质量虽然没有精确重建的好,但是它具有执行效率高,机械运动简单等优点。Feldkamp、David和Kress提出了基于圆形扫描轨迹的实用近似重建算法(简称为FDK算法),后被推广到螺旋扫描轨迹,目前该算法是商用锥束CT机上通用的算法。相比解析重建法,迭代重建算法需要迭代运算,计算比较耗时,但是在某些特殊场合,例如投影数据不全或锥角很大,迭代重建算法具有明显的优势。迭代算法也是无损检测领域的研究热点,典型的迭代算法有SART、ML-EM、及OS-EM。三维图像重建运算量大,在很多情况下,重建所需时间难以满足实际应用的需求,CT图像重建的速度成了制约三维锥束CT普及的一个重要因素。为了满足这种实际要求,国内外发展出了很多图像重建的加速方法。这些加速方法可以分为两类:基于算法改进的加速方法、以及基于硬件的加速方法。硬件加速方法中又可分为:专用集成电路ASIC、FPGA门阵列、图形处理器GPU、以及PC集群并行计算等方法。基于GPU的3D快速CT重建算法,由于硬件发展迅速、实现成本低,实用性强,加速效果明显,已经成为一种重要的3D图像重建加速方法。为了充分利用GPU的并行处理能力以及提高数据传输效率,本文仔细分析了锥束CT扫描的FDK算法及GPU用于图像重建的特点,并在此基础上研究了一种结合使用GPU多重纹理(multitexture)加速三维圆周扫描锥束CT的FDK图像重建过程的方法。该方法采用多重纹理映射来提高反投影速度、减少中间数据存储量、减少浮点累加次数,使用顶点颜色通道来实现距离加权运算,采用扩展方法来增加并行反投影的纹理单元,从而提高重建速度。计算机实验结果表明,使用普通PC机重建尺寸为256~3的图像,在保证数据精度为16bit浮点数的要求下,GPU反投影计算可以在10秒以内完成。与仅使用CPU的重建方法相比,GPU重建图像加速方法达到了较高的时间加速比。本文仔细分析了螺旋扫描轨迹下的FDK算法及GPU用于此算法时的特点,将用于圆周扫描轨迹下的GPU多重纹理加速FDK图像重建的方法,移植到螺旋扫描轨迹下的锥束CT图像的加速重建过程中,从而得到一种结合使用GPU多重纹理加速螺旋扫描轨迹下三维锥束CT的FDK图像重建过程的方法。计算机实验结果表明,使用普通PC机重建尺寸为256~3的图像,旋转分度为512(两周)时,GPU反投影计算可以在16秒以内完成。与圆周扫描轨迹下的FDK图像重建时间(利用GPU进行加速)相比较,两种扫描轨迹下的GPU加速图像重建方法的加速效果是相当的。