CT成像环状伪影校正技术：特征识别与B样条曲线拟合

"两种CT成像环状伪影校正方法" CT（计算机层析成像）是医学和工业检测中广泛使用的成像技术，通过X射线光学原理获取物体内部的三维信息。然而，由于探测器探元响应的不一致性，CT图像可能会出现环状伪影，这降低了图像质量，影响了对缺陷的准确判断和后续的图像处理及量化分析。为解决这一问题，本文提出了两种有效的环状伪影校正方法。 第一种方法基于特征识别的校正策略，适用于独立探元或少量相邻探元响应不一致的情况。这种方法首先通过分析探测器响应来识别出响应异常的探元位置，然后在这些位置应用局部中值滤波，以去除正弦图中的竖直条纹，这些条纹是环状伪影的典型表现。中值滤波是一种非线性滤波技术，能有效去除孤立噪声点而不影响图像细节。 第二种方法是基于B样条曲线拟合的校正方法，适合于多个连续探元存在微小响应不一致的场景。B样条曲线是一种灵活的数学工具，可用于拟合数据点并平滑曲线。在此方法中，使用B样条曲线拟合每个探元的归一化增益系数，从而校正响应不一致，减少环状伪影的出现。这种方法对连续变化的不一致性有较好的适应性。 这两种方法各具优势，相互补充，构建了一个较为完整的环状伪影校正体系。通过实验验证，两种方法均显示出了良好的效果，能够显著改善CT图像的质量，提高缺陷检测的准确性，为后续的图像分析和处理提供了更为可靠的基础。 关键词的含义如下： - X射线光学：涉及X射线的传播、吸收和成像原理。 - 计算机层析成像（CT）：一种利用X射线扫描和计算机重建技术得到物体内部结构的成像技术。 - 环状伪影：CT图像中因探测器响应不一致导致的特定形状的干扰图案。 - 特征识别：在图像或数据中识别特定模式或特征的过程。 - B样条曲线：一种用于插值和拟合数据的数学函数，具有平滑和灵活的特点。 - 正弦图：在CT成像中，用于分析探测器响应的图像，常显示竖直条纹状的伪影。 这两种校正方法对于提升CT图像质量，减少由探测器不一致性引起的环状伪影，具有重要的实践意义，特别是在医疗诊断和工业无损检测等领域。