CT(Computerized Tomography)技术在理论上可以归结为由投影重建图像的问题。由投影重建图像的算法大致分为解析算法和迭代算法两类。其中迭代算法的特点是从离散的角度出发，将图像重建问题转化为求解山各个超平面组成的线性方程组的近似解问题。较之图像重建中的解析算法，迭代算法适用于多种扫描模式，算法的构造空间大，且在高噪声、不完全数据的情况下有着明显的优势。　　在图像重建的代数迭代算法中，块迭代一直是重要的方法之一，块迭代格式依赖于对投影数据的归组分块。代数迭代图像重建算法的本质是对计算投影值和实测投影值之间的误差分配过程，在一定意义下，分块迭代调整了迭代过程中的误差分配方法，使一次迭代的误差按权系数分配给了块内的所有射线，一定程度上能够加快算法的收敛和抑制噪声。本文将交错格采样的思想用于对投影数据的分块，为归组分块迭代提供了一个新的思路。　　本文讨论了二维平行束扫描模式下投影数据的两种采集方式，即标准格采样和交错格采样。通过给出连续投影数据频谱的集中范围，对标准格数据频谱和交错格数据频谱进行分析。其中，交错格数据在频域具有较好的频谱特征，其带宽与标准格数据的频谱带宽相近，保证了投影数据所有频点信息的完整性。　　将交错格采样的思想用于对投影数据的归组分块，进而对两个分块数据分别进行图像重建，并对重建结果给出了分析。分块数据对应的频谱信息是完整的，保证了图像重建的成像精度。　　基于交错格分块的思路，本文给出了强调投影数据频谱信息完整的分块迭代算法，完成了相关数据实验。由于分块数据具有交错格数据的特点，也具有交错格数据较为优良的频谱特征，分块数据在频域上保留了所有的频点信息，很好地调整了迭代过程中对误差的分配，有效提高了成像精度。