由于工业CT技术有检测精度高、空间分辨率和密度分辨率高、重建图像无影像重叠、可以直接进行数字化处理等优点，目前已经广泛应用于航空、航天、机械等诸多领域。但是，现阶段的工业CT技术领域还存在着对缺陷的判别以人工为主，效率低而且容易受各种主观及客观因素的影响，图像重建算法适用性差和图像重建质量不高的问题。为了解决工业CT领域所存在的这些主要问题，本文重点研究了工业CT图像处理的方法。 首先对图像二维和三维重建算法进行了研究，提出了修正的二维投影重建算法和改进的Smith-Grangeat重建算法，得到了清晰、准确的断层图像。 然后，根据工业CT图像的特点对图像处理算法进行研究，提出了一种系统的图像处理方法：选取合适的图像预处理方法以消除图像噪声，对预处理后的图像进行边缘检测和图像分割以实现有用信息与背景的分离，通过形态学算法和矩技术消除空穴，最终得到清晰的图像内部结构信息。在边缘检测中，提出了基于SobeL算子与形态学的边缘检测改进算法，使得边缘检测算法在不丢失有用边缘信息的同时具有较好的抗噪性。在区域分割算法中提出了改进的矩快速算法，在减少运算量的同时解决了Delta方法仅适合于水平连续的二值图像矩值计算问题。 最后，通过VC++6.0设计开发了工业CT图像处理软件系统和基于ADO技术的工业CT图像数据库。工业CT图像处理软件系统除了实现了上述的图像重建和图像处理功能外，设计了手动测量方法，可以对图像中的面积、距离和角度进行测量。基于ADO技术的工业CT图像数据库实现了重建和处理后的图像的实时入库，便于用户进行存储和查询。 所设计和实现的工业CT图像处理系统，使重建图像的质量得以提高，实现了工业CT图像缺陷判断的计算机自动化检测技术。计算机模拟试验结果表明：本文所建立的工业CT图像处理系统，已经具备了初步的成像自动检测功能。