计算机层析成像技术(CT)自上世纪60年代应用到实际中后，由于它检测精度高，重建的图像具有无影像重叠，空间分辨率和密度分辨率高，便于直接数字化处理与分析等特点，使得其在医学诊断、地球物理等各个领域得到了广泛的应用。重建算法是CT技术的核心，其包括变换重建法和级数重建法。变换方法以卷积反投影算法(CBP)和直接傅立叶变换法(DFT)最为典型，变换方法重建速度快，成像质量较好，但是其要求完全的、等间距的采样数据，而其可重建图像伪影较重；代数重建方法(ART)是级数重建法的典型形式，其适用于不同方式的采样数据，对不完全数据也可重建图像，但是，计算量大、重建速度慢，影响了该算法的应用范围。此外，随着需求的提高，这些方法均不能满足人们的要求以得到高精度的图像。小波变换重建技术正是在这个时候发展起来的。小波分析技术是近20年来发展起来得一种新技术，它具有良好的时频特性、变换的局部性、可逆性等特性，并能通过变换充分突出问题的某些特征。鉴于其良好的局部特性以及抑制噪声的能力，人们开始注意将重建算法和小波变换技术结合，并取得了良好的效果。但是，经典的小波变换重建算法并没有充分考虑到CT技术及其噪声的特有特点，因此重建图像的质量不是很高。 本文主要针对经典小波变换重建算法的上述的缺点，对其做出了改进。其基本思想就是在设计滤波函数的时候充分考虑各种噪声因素以抑制噪声的影响。本文对投影重建系统中的各科噪声进行分析，并对前人所做的关于消除噪声的方法进行了总结和比较，从而提出了一种带参数的阈值化抑制噪声的方法，并将该方法同小波变换重建算法的代表-Delaney算法结合给出了改进算法的实现步骤。最后，给出了实验仿真结果。