影响锥束CT迭代重建算法重建结果的最主要的一个因素是权因子，包括权因子的加权模型、权因子的计算方法、算法的运算量以及相应的程序的执行效率等，因此合理地计算权因子对迭代重建算法至关重要。在确定迭代重建算法的影响因素后，在相同的重建条件下，不同的迭代算法的重建图像的质量也不尽相同，根据最终的重建目的，选择最佳的迭代算法对实际工业CT重建也比较重要。此外，针对锥束CT成像系统复杂，成像过程中任何的硬件或软件的问题都会使重建图像中产生各种伪影，影响重建图像的质量的问题，选择适当的校正方法，消除重建图像中存在的伪影，提高重建图像的质量对后续对被测物体进行可靠的质量评估是必不可少的。因此，本文主要针对锥束CT迭代重建算法及重建图像中存在的伪影的校正问题进行了研究，主要内容有：1.详细介绍ART重建算法的重建原理和重建步骤，分析影响迭代重建算法重建质量和重建速度的主要因素，并对权因子的计算方法做出了改进，通过对实验数据的重建，对比改进方法与参考方法的执行效率，证明了新方法的有效性。2.在ART算法的基础上，研究了其他的迭代重建算法，SART、MLEM以及有序子集与迭代算法相结合的OSEM和OSSART算法，详细介绍了这些算法的重建步骤，最后通过对实际实验数据的重建，对比研究了不同迭代算法的重建结果，总结了各个迭代算法的重建特性。3.针对实际的实验对象——固体火箭发动机模拟件的重建结果中出现了条形伪影和环形伪影的问题，详细分析了条形伪影和环形伪影的形成原因，对比现有这两种伪影常用的校正方法的不足，提出使用形态学开闭运算对投影数据进行处理，去除投影数据中的坏像素，降低投影数据的噪声水平，从而去除重建结果中的条形伪影、减轻环形伪影。经实验证明，上述方法对条形伪影和环形伪影的校正具有很好的效果。