CT技术的快速发展使其在工业和医学领域得到了广泛应用。很多情况下,人们并不要求完整的物体图像,只要获得某些感兴趣区域的物体图像即可。本文针对锥束感兴趣区域CT图像重建问题进行了深入研究。主要研究内容包括:(1)实现了经典FDK重建算法、螺旋轨迹扫描下的FDK算法和Katsevich精确重建算法;分析了锥角的大小对经典FDK算法图像质量的影响;针对当前螺旋FDK重建耗时的问题,利用三角函数的坐标对称性来减少程序运行中的计算量,加快了重建速度,通过螺旋FDK重建算法的仿真实验验证了方法的可行性。(2)提出了基于投影数据截断的感兴趣区域图像重建的改进方法。针对直接利用感兴趣区域的投影数据(截断的投影数据)重建图像产生的灰度移位伪影,提出了适于局部重建的滤波函数和边缘数据延拓相结合的方法有效地降低了灰度移位伪影,提高了重建图像质量。实验结果表明了此方法的有效可行性。(3)提出了基于感兴趣区域的目标函数的重建方法。根据Pesudolocaltomography算法的思想,文中找到了一个新的目标函数来代替原来的目标函数,有效地实现了感兴趣区域图像重建。该方法是根据物体坐标系锁定感兴趣区域的位置及大小,把表示锁定的感兴趣区域的函数作为新的目标函数代替原来的目标函数来进行感兴趣区域重建。并对此方法进行了数值模拟实验和实际物体实验,得到了比较满意的结果。