工业CT图像重建中Z线优先算法是一种对经典FDK算法进行改进的快速并行三维重建算法,通过有效地组织和划分重建数据,使对重建数据的内存能够连续访问,但是该算法要求预先分配一个立方体的重建空间进行重建数据的存储,并一次性重建出立方体空间中所有的切片层,当重建切片数据尺寸较大时,分配一个完整的重建空间是难以实现的,而且有时无需得到所有的切片层.本文在Z线优先重建算法的基础上，提出一种基于矩形包围盒的锥束CT自适应快速重建方法。首先确定锥束CT最小矩形包围盒重建空间，根据投影图像自动计算出不同检测零件的最小矩形包围盒，只对该包围盒内的体素进行锥束CT重建计算，从而大大减少了重建体素的数量；然后基于可用计算资源进行锥束CT重建任务划分，根据实际可用内存大小将最小矩形包围盒沿高度方向进行等分，得到若干子矩形包围盒，再将子矩形包围盒在截面上等分成与CPU核心数量相同的份数，每个核心负责子矩形包围盒中的一块空间的重建计算。由于矩形包围盒的分段，以及子矩形包围盒内的分块，对Z线优先重建算法的“Z线”进行对应截断，并限制算法在子矩形包围盒内的特定空间执行，同时利用全局变量进行线程通信，避免了并行计算中的内存一致性问题，降低了算法实施的难度，提高了计算结果的可靠性。依据上述理论及分析，在VC++平台上实现了锥束CT图像的自适应快速重建算法，并进行了360幅投影图像重建280层1024x1024切片图像的实验。以四核CPU四线程重建，本文方法耗时52.7s，内切圆柱域重建耗时86.6s，而重建切片图像质量保持一致，表明本文方法可有效提高锥束CT图像重建速度。另外，本文所述算法可基于GPU或CPU+GPU实现，从而使锥束CT重建达到近实时的水平。