[发明专利]一种自适应NLM修正的CT重建方法及装置

说明书

本发明提供一种自适应NLM修正的CT重建方法及装置，属于图像处理领域。该方法包括：采集待重建CT图像的投影数据；利用ART算法对待重建CT图像的投影数据进行重建，得到ART重建图像；对ART重建图像进行非负修正；计算搜索窗内两个时钟形相似窗之间的欧几里得距离；根据当前时钟形相似窗的中心像素与其三个相邻像素的差的平方和及当前迭代次数更新滤波参数；利用欧几里得距离和滤波参数对NLM算法中的权值因子进行修正，用修正后的NLM算法对非负修正后的图像进行滤波，得到滤波图像；重复迭代进程，直至达到设定迭代次数时输出滤波图像作为CT重建图像。本发明能在有效滤除图像噪声的同时较好地保留图像边缘细节信息，重建出高质量的CT图像。

技术领域

本发明涉及一种自适应NLM修正的CT重建方法及装置，属于图像处理技术领域。

背景技术

计算机断层成像(Computed Tomography，CT)是一种利用X射线对物体进行多个角度照射以获得投影数据，然后运用特定数学方法重建得到物体断层图像的成像技术。由于过度的X射线照射将大大增加恶性肿瘤、遗传性疾病以及白血病的发生率，因此研究如何在保证图像质量的同时降低CT辐射剂量具有重要意义。

目前，稀疏角度投影是一种有效降低CT辐射剂量的方式，能够在稀疏角度投影下实现CT重建的算法主要有：(1)ART算法(即代数重建算法)，但该算法所得的CT重建图像存在图像噪声大、结构不清晰、几何伪影等问题；(2)ART_NLM算法，该算法将非局部平均(Non-local Means，NLM)算法作为正则化约束引入到ART算法中实现CT重建，可以在很大程度上改善稀疏角度重建图像的质量，但仍存在以下不足：①传统的ART_NLM算法在滤波时将相似窗定义为正方形区域，所有的像素点均参与欧几里得距离的计算，容易对图像结构边缘平滑化；②在ART_NLM算法中，滤波参数在整个迭代过程中是固定不变的，滤波参数选取过大时，会造成图像的过平滑，进而损失图像的边缘细节结构，滤波参数过小时，会导致降噪不充分，使图像中残留较多的噪声和伪影。因此，ART_NLM算法缺乏对局部细节的调整改变，难以在保护图像边缘和滤除图像噪声两方面达到均衡；(3)ART_ANLM算法，该算法通过对ART_NLM算法中的正方形相似窗进行改进，定义了一种十字形相似窗，提出了一种基于相似窗旋转变换的相似性测度，能识别结构相近且方向不一致的相似窗，进而精确计算两个相似窗之间的相似性；同时提出了一种基于像素梯度及迭代次数的自适应滤波参数，实现了滤波参数的自适应调整；ART_ANLM算法可以更好地在平滑图像的同时锐化边缘，但需要巨大的计算成本，与ART_NLM算法相比，其在八个角度相似窗口旋转上花费过多时间用于相似性测量，妨碍了算法的实际应用。

发明内容

本发明的目的是提供一种自适应NLM修正的CT重建方法及装置，用以解决CT重建图像质量较差的问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种自适应NLM修正的CT重建方法，包括以下步骤：

1)采集待重建CT图像的投影数据；

2)利用ART算法对待重建CT图像的投影数据进行重建，得到ART重建图像；

3)对ART重建图像进行非负修正；

4)计算搜索窗内两个时钟形相似窗之间的欧几里得距离，所述时钟形相似窗为由中心像素及其上、右、左下四个像素共同构成的图像块；

5)根据当前时钟形相似窗的中心像素与其三个相邻像素的差的平方和及当前迭代次数更新滤波参数；

6)利用步骤4)和步骤5)中的欧几里得距离和滤波参数对NLM算法中的权值因子进行修正，用修正后的NLM算法对非负修正后的图像进行滤波，得到滤波图像；

7)重复步骤2)-步骤6)，直至达到设定迭代次数时输出滤波图像作为CT重建图像。