X射线CT检测技术是实现物体内部缺陷检测、几何特性测量的主要研究技术之一。在X射线CT成像检测系统中,复杂异形工件由于结构复杂、散射现象较严重,而且在部分投影角度上,由于在射线透照方向上的有效厚度大,射线剂量穿透不足,投影数据质量较差,传统的CT重建算法得到的重建图像质量低,边缘模糊,无法获取工件的完整轮廓信息。而基于先验信息的正则化重建算法通过增加先验约束条件,能够在投影质量较差的情况下重建出更高质量的图像。因此,本文针对复杂异形工件的CT重建结果中边缘缺失的问题,研究了基于轮廓先验约束的CT重建算法。首先,基于立体视觉成像原理,利用单目多视角三维重建技术获取复杂异形工件的表面轮廓信息,根据单目坐标系与CT坐标系间的空间位置关系完成先验图像的配准,将轮廓图像作为先验信息耦合到CT重建过程中,研究了基于轮廓先验约束的SART-TV重建算法,通过实际数据实验验证了该方法的可行性、有效性;其次,为解决重建图像内部细节信息未能较好地恢复的问题,研究了基于小波紧框架的轮廓约束CT重建算法,通过对重建图像的小波紧框架变换系数进行正则化约束,结合轮廓先验图像的高频与低频信息补偿缺失的边界,然后采用交替方向法对模型进行高效求解。实验结果证明本文方法能有效地抑制伪影和噪声,保留重建图像的边缘及内部细节信息,与传统迭代重建方法相比,该方法能够较好地重建工件轮廓信息,有利于提高复杂异形工件的成像精度。