大多数的医学成像设备利用放射能量获得人体成像数据。利用超分辨率重建技术依据多幅低剂量生成的低分辨率图像之间包含的空间位移信息可以重建出高分辨率图像。这些位移通常是来自于患者的移动,传感器工作时的抖动和整个成像系统在成像时产生的震动等等。提高医学成像设备的分辨率可以帮助医生在病变早期发现病情和对疾病进行正确的诊断,以便制定积极的治疗方案。本文首先通过对超分辨率重建适用的成像模型和CT成像设备的点扩散函数的分析和讨论,得到适用于CT图像的超分辨率重建算法,即迭代反投影方法。对迭代反投影应用在CT成像系统中的可行性进行了简单的表述,并且给出了适用于CT的超分辨率重建的数学模型。本文将基于傅里叶变换性质的相位相关算法应用在CT图像的图像配准。详尽阐述了相位相关算法获得图像之间的平移偏移量的方法和借助极坐标系将图像间的旋转偏移转换成直角坐标系中平移偏移量的表达,从而也可以通过相位相关算法获得图像之间的旋转偏移量。实验表明相位相关算法对CT图像的图像配准达到了较高的精度,算法具有较好的鲁棒性,满足超分辨率重建算法的要求。提出了结合亚像素偏移量对两种经典插值算法的改进,分别是结合位移量的最近邻插值法和结合位移量的双线性插值法,并且应用在迭代反投影的过程中。通过结合亚像素位移量改进迭代反投影中的降质过程和误差数据反投影过程,使得误差数据更好地更新到当前的高分辨率的估计图像。结合相位相关图像配准结果改进了迭代反投影过程中对高分辨率初始图像的插值以及迭代反投影过程,使得重建的高分辨率图像具有更丰富的纹理和细节。最后,通过多组CT图像的超分辨率重建实验结果说明了超分辨率重建技术应用在医学图像上的有效性,并且能很好地重建出图像的细部特征和纹理,避免了经过迭代之后造成的图像过度平滑。