[发明专利]一种用于CT重建中多区域分割的环伪影校正方法

说明书

本发明涉及一种用于CT重建中多区域分割的环伪影校正方法，属于图像处理技术领域。该方法包括以下步骤：S1：环伪影区划分；S2：创建直角坐标系；S3：针对不同区域设计识别滤波器；S4：滤波并将信息存储至两个矩阵；S5：伪影信息处理、校正和补充。本发明由于无需进行两次坐标变换，图像边缘不会出现严重的失真现象。同时通过将图像分成多区域进行校正，可大大缩短校正时间，且计算量相对于直接校正投影正弦图更小、方法流程较现有方法更加简便。在校正过程中加入了伪影及图像边缘识别区分的算法，很好的避免了非伪影被误认为伪影。由于该方法通过对像素值进行逐一校正，其校正相对于已有的滤波校正更为彻底。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及一种用于CT重建中多区域分割的环伪影校正方法。

背景技术

计算机断层成像技术，即CT(Computed Tomography)在20世纪临床医学领域得到了广泛的应用。自CT诞生以来，CT探测系统从平行束扫描，发展到现如今多探测器扇形束旋转扫描系统。而现阶段算法，大部分CT重建流程包括：预处理、图像重建、图像后处理。其中探测器通道之间的响应存在很大差异，在对X射线进行探测时，其衰减测量的不确定性以及球管打火、机架凹陷、滤波核选择不合适等原因均会在最终成像产生明显的环形伪影。

而现如今在对环伪影校正的方法中大多均在预处理步骤中进行初步校正，采用迭代滤波的图像处理方式滤掉环状伪影，或在图像后处理步骤中通过坐标转换将直角坐标系中的环状伪影变为线状伪影，对图像进行多维滤波处理再转换为直角坐标系，如图1、图2所示。

南方医科大学的专利申请(公开号：CN101178808A)公开了一种改进的锥形束CT环形伪影的消除方法。该方法及采用了在后处理中将重建好的图像进行坐标转换，将环伪影变为直线，并通过滤波器设置阈值识别消除伪影，再通过图像坐标变换输出校正后重建图像。及为第二种在后处理中经过多次坐标变换流程进行识别滤波的流程。此外专利公开号为CN101178808A的专利申请方案中对含环伪影图像进行了至少对图像进行两次坐标转换，这会导致图像的边缘可能存在失真等问题。

现阶段在预处理流程过程使用的环伪影校正方法存在着迭代算法子集或处理顺序、分级次数的不确定、相关参数的不易确定，计算量过大，且校正时间较长等因素；在对于复杂的投影正弦图进行校正，其阈值不易选择，无法十分准确的区分伪影以及伪影背景。

在图像后处理操作中采用极坐标变化多维滤波一系列操作，其需要将整幅含有环伪影的重建图进行极坐标变换，在将环伪影线性化过程中，可能会因阈值设定不妥当，将非伪影的像素误认为伪影。且采用两次坐标变换过后会导致图像边缘失真等问题。

以上由两种现有环伪影校正所产生的问题均可通过本发明描述的医用CT重建中多区域分割的环伪影校正方法解决。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种用于CT重建中多区域分割的环伪影校正方法。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种用于CT重建中多区域分割的环伪影校正方法，该方法包括以下步骤：

S1：环伪影区划分；

S2：创建直角坐标系；

S3：针对不同区域设计识别滤波器；

S4：滤波并将信息存储至两个矩阵；

S5：伪影信息处理、校正和补充。

进一步，所述步骤S1具体为：通过将图片划分多个区域，并在每个区域中利用识别算法检测识别微小的弧型伪影，方像素为单位确定每个像素所属的弧或者通道，通过识别多个区域弧形伪影检测而不是环形伪影检测。

进一步，所述步骤S2具体为：以图像的等中心点为原点建立直角坐标，将基于matlab的i和j坐标转换为基于图像中心的直角坐标系的ax和ay。