随着科技的发展,基于断层图的三维重建技术在医疗、工业、化工等领域起到愈加关键的作用,尤其在医学领域中的CT技术在疾病诊断领域推动了诊断学的发展。而人们在享受CT医疗检测技术所带来便捷准确的同时,也越来越担心检测过程中辐射的危害,因此低辐射剂量的三维重建技术愈加受到关注,其中,基于模型的迭代重建运算对降低辐射的效果最为显著。该技术可以在保证重建质量前提下大幅度减少辐射剂量的需求,并具有抑制噪声的明显优势。但是,缓慢的重建速度制约了迭代重建技术的广泛应用,因此如何提高低剂量三维迭代算法的重建速度已经成为当前研究的热点问题。同时,随着断层图三维重建技术的应用普及,计算机辅助检测技术由于能够对三维重建的图像进行特征检测,也成为研究的热点。针对基于模型的迭代重建算法对噪声的抗干扰性与迭代过程的运算容错机制,本文利用近似计算方式在保证重建质量的前提下优化算法结构、提高运算速度。本文主要从三维迭代重建、检测系统的优化与加速两个方面展开研究,具体完成了以下四个方面的工作：(1)研究了基于模型迭代重建算法的运算方式。在对物理采集系统结构进行分析的基础上,提出利用近似计算方式打破重建算法关联性的方法,并在该方法下提出了基于模型迭代重建多体素更新算法,在切片间实现多体素并行更新,在通用计算机中提高了重建速度。(2)研究并设计了基于模型的迭代重建算法加速器。该加速器利用近似计算的方式,分析并克服系统传输瓶颈来高效的实现算法。加速器分为两个层次的流水线结构,能够进行参数配置来匹配不同数据特征进行运算,提高了运算效率。经验证,该加速器相对于多线程软件可以获得较大加速。(3)研究了基于Haar级联检测算法及Haar特征训练过程,提出了基于Haar特征的级联计算机辅助检测系统。系统的Haar级联特征库可以配置从而检测不同的特征。系统采用固定特征与缓存载入特征结合的判断方式改善了深度流水线的负面影响,并综合建模考虑硬件资源消耗,以并行计算的方式优化并实现了特征计算。(4)研究了基于边缘方向图的彩色插值算法,提出了利用近似计算方式控制运算冗余的方法,获得硬件上的能效提升。提出基于边缘方向图拓扑的流水线生成方法来生成最优流水线,利用该方法实现了彩色插值系统,并根据硬件实施策略改变滤波结构,对系统进行了高能效实现。