随着临床医学的发展，特别是计算机技术的发展，计算机层析成像(CT)已经大大提高了诊断能力，并且应用越来越广泛。通常医学CT机的发射源是X射线，但是X射线对人体有一定的伤害，因此尽可能降低X射线剂量，减少其对病人和医务人员的伤害，而成为目前医学CT研究的一个热点。然而，降低剂量的同时带来了一个严重的问题：投影数据不足，引起CT图像的空间分辨率和密度分辨率低，信噪比低，影响了医生对病情的分析。所以在投影数据不足的情况下，怎样改进算法来提高CT图像的对比度和分辨率而成为当前的研究热点。论文研究了稀疏投影下的多尺度层析成像，建立了多尺度层析成像理论和模型，进行模拟仿真。 首先，介绍了层析成像的国内外发展概况和目前层析成像存在的矛盾，接着指出了论文研究的实用价值。 其次，详细讲述了计算机层析成像的定义和起源、计算机层析成像中常用的ART算法、SIRT算法和非线形最小二乘重建算法。 再次，阐述了多尺度层析成像思想和模型，多尺度层析成像思想如下：首先在最大尺度上进行图像重建，把该尺度重建结果作为下个尺度重建初值，再进行重建，随后逐次变小尺度来重建，直到满足精度为止。由于在大尺度下，像素个数少，能保证每个像素都有射线通过，确保解的正确性，所需优化的参数也大大减少，降低反演计算量的同时有利于收敛至优化解，为下个小尺度提供一个比较好的初值。因此在最小尺度上的状态估计经过多尺度迭代算法就大大降低计算量，提高反演速度。 最后通过计算机模拟仿真，论证多尺度层析成像比传统单尺度层析成像有明显的优势，较有效解决稀疏投影数据带来的图像伪影，提高了图像的空间分辨率和密度分辨率，而且具有快速计算、稳健收敛、对反演初值依赖小等优点，为低剂量CT的应用推广提供了保障。