细节保持的锥束CT环形伪影校正

环形伪影的存在严重影响CT图像重建质量,特别是在大型工件的CT检测中尤为严重.本文对一种重建后处理的伪影校正方法进行改进,以快速有效地消除CT图像环形伪影.首先,将CT图像从直角坐标系转到极坐标系,在极坐标系下设计多维滤波器对图像进行滤波处理.计算滤波后每个像素的均值和方差,通过计算的方差与方差阈值的比较以及像素值与像素值阈值的比较,双重精确确定伪影点的位置,对伪影点进行合理修正.之后,进行细节保持.最后,将校正后的极坐标图像转回直角坐标系.实际CT实验表明,与原方法相比,本文改进方法能更好地校正环形伪影,并保持图像细节信息,是一种实用的环形伪影校正方法,为后续处理和定量分析奠定基础.     

工业CT图像环形伪影校正

为了去除工业CT图像中的环形伪影,提高CT重建图像质量以及后续处理和量化分析的精度,提出了一种基于投影正弦图的新型校正方法。首先,采用S-L滤波器对原始投影数据进行滤波,增强伪影信息。接着,对滤波后的投影数据进行线积分,并采用差分处理,进一步增大伪影与工件轮廓的差异。然后,按照插值次数对差分后的投影数据进行插值平均,并根据正态分布选取自动查找伪影的位置。最后,结合线性插值与线性外推的方法对环形伪影处投影数据进行校正。对含有环形伪影的实际CT图像进行了校正实验,结果表明,与基于极坐标变换、小波-FFT滤波的校正方法相比,该方法校正后的灰度图像信噪比增益达1.688 dB,有效地消除了环形伪影,同时又很好地保持了图像边缘及分辨率。对探测器故障或性能不稳定引起的间断的环形伪影校正效果良好。     

改进Canny算法的CT图像环形伪影校正

为去除计算层析(CT)图像中的环形伪影,提高CT图像的定性分析能力和定量测量精度,提出了一种改进的Can-ny算法用于环形伪影校正.首先采用S-L滤波器对原始投影数据进行滤波,增强伪影信息.接着,设定角度阈值对梯度方向进行限制,排除斜角方向边缘的检测,实现竖直方向边缘点检测.然后,设置梯度阈值和链长度阈值实现伪影边缘点...     

CT设备探测器损坏对图像重建质量的影响及解决方案

本文探讨了计算机X射线断层影像设备(CT)探测器上含有坏损探测元时的图像重建质量改善方案。对于发生损坏的探测元上的数据,利用其两侧正常工作的探测元上的数据进行插值估计,再使用基于滤波反投影的CT图像算法重建得到修正后的图像。分别模拟CT设备探测器上的探测元少量坏死和多量坏死的情况,对校正前和校正后的CT图像进行对比实验。未经过算法校正的CT图像含有明显的环形伪影,经过文中算法校正后的CT图像几乎无环形伪影存在,保留了图像细节信息。文章针对CT设备中探测器上探测元损坏作为问题点提出了行之有效的方案,校正后的图像质量满足需求,同时降低了CT设备高值元器件的更换成本。     

基于残差编解码网络的CT图像金属伪影校正

金属伪影校正对提高CT图像清晰度具有重要意义。针对金属伪影校正研究中伪影消除不彻底、组织结构缺失等问题,提出一种基于残差编解码网络的金属伪影去除(RED-CNN-MAR)方法。首先,使用RED-CNN网络实现由金属伪影图像到无金属伪影图像的端到端映射,在卷积层之后引入BN层提高网络训练精度和加快收敛速度;并且将原始图像、线性插值(LI)图像、射束硬化校正(BHC)图像作为RED-CNN网络的三通道输入,以融合不同校正方法的优势。接着,对该网络的输出图像在投影域进一步做组织处理;最后利用滤波反投影重建得到校正后的无金属伪影图像。经实验分析,经过RED-CNN-MAR方法校正后的图像RMSE减小了0.000 7,PSNR和SSIM分别提高了0.59 dB、0.002 8。实验结果表明,该方法可以有效地抑制金属伪影,重建出清晰的结构细节。     

平板探测器坏像素校正方法研究

讨论X射线系统中平板探测器的坏像素产生原因并归纳分类。研究坏像素的探测、校正矩阵的生成和对坏像素的校正方法。通过仿真模型对所提出的校正算法进行了验证,通过比较重建图像的信噪比对该算法的效果进行了评估。研究结果表明,平板探测器的制造缺陷等固有噪声源将在重建图像中被增强,并表现为大量的条纹和环形伪影;通过校正,重建图像中的上述伪影明显减少,图像质量得到改善,且系统的低对比度探测能力也得到相应提高。     

体积CT系统中的平板探测器校正方法

在体积CT系统上通过样本实验研究了平板探测器的校正问题。提出了一种基于统计模型的平板探测器校正方法 ,详细讨论了坏像素的探测、校正矩阵的生成和原始投影图像的校正方法。校正过程包括实时的模糊和图像滞后校正、图像的标准化、增益修正和坏像素点的校正。通过样本实验研究对所提出的校正算法进行了验证 ,通过比较重建图像的信噪比对该算法的效果进行了评估。研究结果表明 :平板探测器的制造缺陷等固有噪声源将在重建图像中被增强 ,并表现为大量的条纹和环形伪影 ;通过校正后 ,重建图像中的上述伪影明显减少 ,图像质量明显改善 ,且系统的低对比度探测能力也得到相应提高。     

应用变权全变分重建抑制CT金属伪影

提出一种基于变权全变分(RWTV)迭代重建的金属伪影校正算法以抑制CT系统重建图像中出现的金属伪影。该算法应用自定义的权值函数对全变分模型做加权惩罚,生成权值全变分模型;通过交替解权值全变分最小化过程和更新权值步骤实现变权全变分重建算法。应用该算法对数值模型和临床图像前向投影生成的投影数据分别进行了重建实验。数值模型实验结果表明:在60个采样角度下,用提出算法重建的图像具有最高的空间分辨率特性;且信噪比值较平滑插值金属伪影校正算法、全变分约束最优化算法的重建结果分别高出17.523 6和7.145 2dB。临床数据实验结果表明:该算法重建结果有效抑制了CT金属伪影,清晰重建出颅骨内的细节解剖结构,极大提高了重建图像的质量。     

基于切片轮廓重投影的锥束CT射束硬化校正方法

根据锥束CT射束硬化机理.提出一种基于切片轮廓重投影的锥束CT射束硬化校正新方法.该方法从原始投影图像重建的序列切片图像中得到中心切片和斜切片的轮廓信息,然后根据实际扫描时的锥束CT成像系统参数建立重投影坐标系,通过射线与切片轮廓重投影到平板探测器上的求交计算,得到射线穿越物体长度与投影灰度之间的对应关系,最后拟合射束硬化曲线并校正射束硬化伪影.仿真与实际校正结果均表明,该方法可简单有效地消除锥束CT的射束硬化伪影.     

锥束CT圆轨道扫描的几何校正

借鉴针孔摄像机模型,提出了一种锥束CT圆轨道扫描的几何校正方法,用于有效降低由系统几何误差所带来的重建图像伪影。首先,利用共轴旋转的钢球在探测器上所成椭圆像的特征求取圆环点;然后,结合极线约束条件建立绝对二次曲线像的约束方程,通过线性求解获得系统的内参数;最后,在求得内参数的基础上,通过几何方法和椭圆参数建立系统的外参数方程,求解系统的外参数。实验结果显示:利用本文方法进行锥束CT几何校正的内参数标定精度和外参数标定精度分别为0.193%和0.2%。本文方法能够精确地求解出所有失真参数,建立完整的几何模型,消除重建时因几何误差所带来的几何伪影,而且校正体模制作简单,应用性较强,适用于所有圆轨道CT。     

基于改进圆球覆盖算法的阶梯状伪影去除方法

受层间距的影响,工业CT数据重建网格模型时会产生阶梯状伪影。为了在生成网格模型的同时去除阶梯状伪影,提出一种新的去除表面伪影的方法。首先建立工业CT点云数据的k-邻域,通过高斯加权的协方差分析估算出点云法矢量,然后使用双边滤波去除点云中的噪声,最后通过二次误差函数拟合点云,使用自适应圆球覆盖方法对点云进行网格化处理。实验结果表明,所提方法能够有效去除阶梯状伪影,并且在合理的精度范围内可以生成高质量的三角网格模型。     

一种有效的去除图像混合噪声的滤波算法

依据噪声特点以及图像的像素关联性,提出了一种有效的数字图像混合噪声滤波算法。该算法首先对图像像素进行检测,依据受脉冲噪声污染的图像像素与其周围邻域多数像素在亮度上具有显著差异的特点准确检测出脉冲噪声,然后以检测到的脉冲噪声为被处理像素,用其邻域内未被脉冲噪声污染的图像像素对其进行中值滤波,由于当前脉冲噪声点以及邻域脉冲噪声点均未参与滤波运算,从而较好地保护了图像的细节。对图像中的高斯噪声,提出了一种改进的加权均值滤波算法,该算法在定义相关度函数时,既考虑了像素的灰度相关性,又考虑了像素的位置相关性。实验结果表明:提出的混合噪声滤波算法不仅可以有效滤除图像中的混合噪声,而且还可以较好地保护图像的细节。     

基于自适应最优邻域的散乱点云降噪技术研究

在分析已有滤波技术的基础上,计算点的法向矢量和法向局部方差。采用与法向局部方差有关的自适应角度阈值的截断函数限制邻域点的选择,获得与表面特征有关的自适应最优邻域;采用改进的三边滤波方法实现法向矢量滤波和位置滤波。实验验证了该方法的可行性,与其他滤波方法相比,该算法能更有效地保持细节特征,同时获得光顺的离散表面。     

基于边缘敏感滤波的图像插值模糊消除

针对线性移不变图像插值方法造成的插值图像边缘模糊,提出采用边缘敏感滤波增强插值图像,重建锐变的图像边缘.对边缘敏感滤波算子进行改进,避免滤波信号峰值点和孤立点的失真.对算子进行二维推广,使之更适于插值放大图像的处理.实验结果表明,算法能够不失真地重建图像边缘的高频细节,消除图像插值模糊,提高图像的分辨率,改善图像主观视觉效果.     

应用正则化影响函数扩散模型的星图噪声滤波

由于恒星星图的噪声滤波对保持星点的边缘细节要求较高,本文以塔基（Tukey）扩散模型与改善的PM（Perona-Malik）模型为基础,提出了一种基于正则化影响函数扩散模型的星图噪声滤波方法。该方法通过导数算子提取边界点集,利用图像中原始像素和噪声像素的空间分布特性对图像进行噪声滤波处理,并通过给定边界条件恢复图像边缘。由于避免了方差稳定（VS）变换,该方法可以直接处理高斯噪声。对普通图像和添加高斯噪声星图进行了仿真测试,并与普通扩散函数算法进行了比较。实验结果表明：提出的算法表现出了较好的噪声滤波能力,同时有效地保持了特征图像的边缘。相对于普通扩散函数算法其平均绝对误差降低了13.6%,峰值信噪比平均提高了6.1%。得到的数据显示,本方法的滤波能力优于普通的扩散函数方法,特别适用于星图的噪声滤波处理。     

基于Hausdorff距离区域生长的缺陷边缘重建方法

针对X射线探伤图像中的缺陷被提取时易产生形变,提出一种基于Hausdorff距离区域生长的缺陷边缘重建方法.首先对图像求补运算,以分水岭算法决定结构元素尺寸,采用改进的自适应数学形态学滤波算法处理图像,图像经阈值分割得到包含缺陷的二值图像;在此基础上对缺陷目标进行形态学收缩得到区域生长的若干种子点,以种子点的原始像素值为初始值,选择目标区域中的像素值大于或等于初始值的像素点进行合并生长得到新目标图像,以初始值减去2得到新的初始值,然后循环生长并计算新目标Canny边缘图像与原目标Canny边缘图像的Hausdorff距离,采用最小hausdorff距离为区域生长停止规则,所有目标生长完全后经过组合从而实现缺陷边缘重建.试验结果表明,该方法能够有效恢复缺陷的原貌,缺陷边缘重建效果明显.     

CT图像伪影故障处理经验分享

在各大医院的日常计算机体层摄影设备（CT）使用过程中，图像的伪影是最常见的CT故障之一。伪影是指在原本被扫描物体的真实图像中插入各种各样的图纹（如射线状线条﹑横竖状线条﹑环形线条﹑网格状的线条﹑局部图像分辨率差等），使得真实图像严重失真。轻度的伪影会影响图像美观，但是不影响医学诊断；严重的伪影不但影响图像美观，同时影响现代医学的诊断，造成误诊，所以排除图像伪影故障是维修人员的必修课。本文结合医院CT使用过程中出现的一些伪影故障，详细描述检修过程，希望能给相关的维修人员提供有价值的参考。     

基于NMI特征的遥感影像线性迭代聚类超像素分割算法

针对现有基于简单线性迭代聚类(SLIC)的超像素分割算法用于细节丰富的遥感图像处理时,存在的易受噪声干扰、过分割问题,本文提出一种结合超像素块之间基于归一化转动惯量(NMI)特征的相似性度量的遥感影像分割方法,对分割效果进行改善.本文首先利用引导滤波算法对影像进行平滑处理,去除椒盐噪点;再通过现有的线性迭代聚类算法对影...     

一种改进的Canny边缘检测算法

针对Canny边缘检测算法存在的缺陷,提出了一种改进型Canny边缘检测算法。首先采用非线性扩散滤波减少了图像噪声,同时保持图像的边缘信息;在邻域梯度幅值计算中,考虑像素对角线方向的梯度,进一步抑制了噪声的影响;最后采用平均方差阈值法选取阈值,从而提高了对不同图像的自适应性。通过对实验图像的分析表明,该改进算法对含噪图像的边缘提取具有较好的检测精度和准确性。     

金刚石印压微孔成形原位图像检测技术

基于图像处理的原位检测方法,通过对采集的微孔图像进行滤波降噪、改进最大类间方差(Otsu)阈值分割、特征提取和圆形拟合等处理,快速输出加工微孔的半径尺寸,并通过像素标定结合加工试验来验证系统的准确性。结果表明:本文提出的图像检测方法可以满足金刚石印压成孔的检测要求,能快速准确地检测出微孔孔径尺寸,精度可达1.13μm。