基于分段多项式的X射线CT环形伪影精确去除方法

本文探讨了一种针对X射线CT图像中环形伪影的去除方法，该方法着重于投影数据预处理。首先，方法对不同角度的投影数据采用分段多项式拟合技术，这有助于识别和量化异常探元的可能校正因子。这些校正因子被组织成一个备选集合，然后通过概率密度分布分析来选择最合适的校正因子，以减少伪影的影响。 该方法的物理基础在于理解X射线CT成像过程中可能存在的误差源，如探测器偏差、闪烁体缺陷等，这些都可能导致环形伪影的产生。通过逐个角度处理投影数据，这种方法能够更精确地定位和校正问题，而非全局处理可能导致的空间分辨率损失。 文章详细介绍了该方法的实施步骤，包括数据采集、分段拟合、异常检测、校正因子的选择以及最终的伪影去除过程。实验结果显示，无论面对稀疏还是密集的环形伪影，以及伴有强噪声的图像，这种方法都能有效地去除，且在保持图像空间分辨率方面表现优于中值滤波等传统方法。 在多材质检测的对象CT图像处理中，这种针对性的环形伪影去除方法具有显著优势，因为它能针对不同类型的伪影特性进行定制化处理，提高了整体的图像质量，从而增强医学诊断或工业检测的准确性。 这篇论文提供了一种实用且有效的环形伪影去除策略，对于提高X射线CT图像的质量和可靠性具有重要的实际应用价值。通过深入理解伪影形成机制，并利用数学模型进行精确校正，该方法有望在CT成像领域中得到广泛的应用和推广。