CT图像金属伪影校正：一种自适应衰减与滤波混合算法

"CT图像金属伪影校正算法研究 - 中国科学技术大学硕士论文 - 作者：陈豫 - 指导教师：周荷琴 - 学位级别：硕士 - 专业：模式识别与智能系统 - 发表时间：20090501" CT图像金属伪影校正算法的研究主要关注的是如何处理由于CT扫描中金属物质导致的图像质量问题。计算机断层扫描（CT）是一种结合多种技术的成像方法，因其高空间和密度分辨率而在医疗和工业检测中广泛应用。然而，当被扫描对象中含有金属时，金属会干扰X射线的投影数据，进而产生明暗交替的条纹状伪影，严重影响图像的清晰度和可分析性。 论文首先阐述了CT成像的基本原理和重建过程，指出金属伪影是由于金属物体对X射线的吸收和散射导致投影数据失真而产生的。当前，有多种金属伪影校正方法，如投影域的滤波、替代重建技术和基于迭代的算法。作者对这些方法进行了综合分析，并针对部分主流算法进行了优化，比较了它们的优缺点。 提出的一种新方法是基于自适应衰减和滤波的CT去金属伪影混合法。该方法包括以下几个步骤：首先，通过阈值分割识别出图像中的金属区域；其次，对金属区域的投影数据进行自适应衰减和滤波处理；然后，使用滤波反投影（FBP）重建图像；接下来，利用原始投影数据对金属区域进行最大期望值（EM）局部重建；最后，根据EM重建的结果，对衰减和滤波后的图像进行金属区域补偿，以恢复图像的真实细节。 实验结果显示，这种混合法能够有效地去除金属伪影，同时保持金属物体的结构完整性，并减少周围非金属区域的失真。算法的计算复杂度相对较低，即使面对含有多个金属物体的扫描场景，也能得到良好的重建效果。为了进一步提升算法性能，论文还提出了未来的研究方向，包括优化阈值选择策略和改进补偿算法，以应对CT新技术和新应用中的金属伪影挑战。 关键词：金属伪影，投影数据，滤波反投影，混合法，自适应衰减，滤波，补偿