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基于变分的CT图像环形伪影校正

已有 240 次阅读 2019-11-4 14:48 |系统分类:博客资讯

CT技术作为一种重要的无损检测手段,最早应用于医学领域 ,在医学领域之外的其他领域也得到了广泛的关注和应用。CT图像的质量直接影响了后续测量与识别的结果。在CT实际成像过程中,受系统本身软、硬件的技术限制,CT图像中通常会存在一些伪影或噪声,其中环形伪影是一种较为普遍和突出的现象。

环形伪影的形成主要与系统扫描方式和成像原理相关,如图1所示,自第三代CT系统至今,探测器的尺寸足够大,一次扫描即可实现整个物体投影数据的获取,对物体360不同角度扫描即可完成整个检测过程

 

 

                  图1  CT扫描方式

 

若某探测器损坏各个角度扫描产生的投影数据均会在相应位置出现缺损从而投影正弦图上表现为一条异常直线重建后的图像就会出现一个明显的单环伪影对于这种情况通常可以通过硬件修复等方法实现有效地处理。

实际系统中,在探测均能正常工作的情况下,由于加工工艺限制以及后续使用的损耗,各探测器的响应灵敏度很难实现完全一致这些微小的差异,也会造成投影数据的偏差所有角度的投影数据都有类似的偏差,基于相同的原理,重建后的CT图像中产生很多幅值较弱的环形伪影,如图2所示。

本文主要研究的是这种较常见的多环伪影,由于伪影幅值变化较小且连续存在的,很难通过检测等方式对伪影的位置和数量进行确定并加以校正。针对目前主流伪影校正方法存在的弊端,通过研究我们将伪影校正问题转化为能量优化问题加以解决,很大程度上缓解了保持图像信息和去除伪影之间的矛盾;多角度分析伪影的特性表现,构造有针对性的优化模型;通过有效的优化求解,保证校正算法的实用性和准确性。

 

2 含有环形伪影CT图像

根据环形伪影的几何特性,为了使处理更加简单有效,我们构造的模型和算法是在极坐标系下对伪影进行分离和提取的,本文的校正流程如图3所示。

3 本文的校正算法流程示意图

其中对伪影进行分离和提取的核心工作如下:

1) 引入变分的思想,将CT图像环形伪影校正问题转化为能量优化问题加以解决,尽可能缓解保持图像信息和去除伪影之间的矛盾。

2) 分析环形伪影在极坐标系下的几何特性,提出的更适合的模型梯度保真形式,尽可能降低处理过程中图像其他细节信息的丢失。

3) 分析并提出环形伪影与图像结构性信息的边缘特性差异,模型引入对伪影信息更有针对性抑制作用的相对全变分约束形式,从而增强模型对图像结构性信息的保护。

4) 通过有效的优化算法实现模型求解,满足校正算法的实用性和准确性,并应用于实际的医学图像后处理中进行了有效性验证

 

引用格式:霍其润, 李建武, 陆耀, 秦明. 基于变分的CT图像环形伪影校正. 自动化学报, 2019, 45(9): 1713-1726. 


链接::http://html.rhhz.net/ZDHXBZWB/html/2019-9-1713.htm

 

作者简介:


霍其润, 博士, 首都师范大学信息工程学院讲师. 主要研究方向为图像处理,

算机视觉, 机器学习. E-mail: huoqirun@cnu.edu.cn


李建武, 北京理工大学计算机学院副教授. 主要研究方向为图像处理, 超分辨率

图像重建技术. E-mail: ljw@bit.edu.cn

 

陆耀, 北京理工大学计算机学院教授. 主要研究方向为图像和信号处理, 模式

识别, 神经网络. E-mail: vis yl@bit.edu.cn


秦明, 博士, 中国电力科学研究院有限公司工程师. 主要研究方向为图像与信

号处理, 机器学习, 模式识别. E-mail: qinming@epri.sgcc.com.cn




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