本申請涉及醫(yī)學圖像處理技術，特別涉及一種環(huán)形偽影修正的方法及裝置。

背景技術：

在醫(yī)學診斷中，常常需要通過對患處拍攝從而得到圖像，再進行分析。其中CBCT(錐形束CT，Cone beam Computer Tomography)技術已經(jīng)廣泛應用于醫(yī)學診斷的諸多領域。偽影是制約CBCT圖像質量進而影響臨床診斷的重要因素，其中又尤以環(huán)形偽影最為嚴重。產(chǎn)生環(huán)形偽影的原因有很多，例如探測器上的探測元響應不一致等。環(huán)形偽影在CBCT圖像上表現(xiàn)為以CBCT圖像中心為圓心且灰度區(qū)別于周圍像素的一系列的具有一定寬度的同心圓環(huán)。環(huán)形偽影的存在，給后續(xù)的CBCT圖像處理和臨床診斷帶來很多的困擾，因此如何對CBCT圖像中的環(huán)形偽影進行修正，以減輕或消除CBCT圖像中的環(huán)形偽影顯得十分重要。

近幾年許多學者提出了各種CBCT環(huán)形偽影修正方法。這些方法可以分為兩大類：基于投影域的前處理技術和基于圖像域的后處理技術。

基于投影域的前處理技術可以利用正弦圖，因為在正弦圖中，圖像的環(huán)形偽影表現(xiàn)為直線，從而更容易獲取環(huán)形偽影的信息。1978年就有人提出從正弦圖中相除環(huán)形偽影的技術。在正弦圖中利用一個簡單的低通濾波器消除由于環(huán)形偽影引起的不連續(xù)信號，但是這個操作擾亂了原始圖像的高頻信號，影響圖像質量。最近幾年，又出現(xiàn)了一些方法來解決這個問題。1998年，Raven.C根據(jù)環(huán)形偽影在正弦圖上表現(xiàn)為平行直線，而且僅在水平方向上有劇烈變化這一性質，對正弦圖進行傅立葉變換，在頻域中，豎直方向上成列的偽影表現(xiàn)為水平方向上位于圖像中心的高頻信號。因此，在這個區(qū)域與方向上對圖像進行低通濾波就可以去除高頻細節(jié)信息。最近，Cem Altunbasa通過識別探測器像素增益，獲取像素增益校正數(shù)據(jù)集，以達到環(huán)形偽影修正的目的。

基于投影域的前處理技術不僅需要占用大量的計算機內存，而且還需花費大量的計算時間。因此，基于圖像域的后處理技術的環(huán)形偽影修正方法成為了研究人員的首選方向。

對圖像進行極坐標轉化是流行的基于圖像域的后處理技術之一。具體地，將CT重建圖像由笛卡爾坐標轉化為極坐標，通過處理后，再轉化為笛卡爾坐標。2004年Jan Sijbers提出了一種基于形態(tài)學算子的環(huán)形偽影修正方法。該方法在空間坐標系下，利用形態(tài)學算子將CBCT中的感興趣區(qū)域從背景圖像中分離出來，然后將分離的圖像轉化為極坐標，進行圖像處理后，得到一個偽影模版，最后通過做差得到修正的圖像。但是該方法太過依賴參數(shù)的選擇。隨后，在2009年Chen.Y提出了一個基于獨立成分分析的環(huán)形偽影修正方法，但是該方法影響了圖像的細節(jié)信息。現(xiàn)有的基于圖像域的后處理技術，在對偽影進行識別與修正時，容易破壞圖像原有的圖像細節(jié)，導致修正后的圖像與客觀圖像產(chǎn)生偏離，影響醫(yī)生對客觀圖像的判斷；此外，很多后處理技術在利用極坐標對圖像環(huán)形偽影進行修正的過程中，降低了圖像的分辨率，不適用于臨床。

技術實現(xiàn)要素：

為解決上述問題，本申請?zhí)峁┮环N環(huán)形偽影修正的方法及裝置。

根據(jù)本申請的第一方面，本申請?zhí)峁┮环N環(huán)形偽影修正的方法，包括：

坐標轉換步驟：將原始圖像由笛卡爾坐標轉換為極坐標，并并作為處理步驟中的輸入圖像，進而執(zhí)行處理步驟；

處理步驟：對輸入的圖像進行消除圖像細節(jié)和環(huán)形偽影的處理，得到去除環(huán)形和圖像細節(jié)的模版圖像；

相減步驟：將所述極坐標下的原始圖像減去所述模版圖像，得到殘差圖像；

提取步驟：對所述殘差圖像進行提取，以得到環(huán)形偽影圖像；

判斷步驟：判斷當前是否達到停止迭代條件；

迭代步驟：當判斷繼續(xù)迭代時，則根據(jù)本次殘差圖像和本次環(huán)形偽影圖像來對本次的模版圖像進行補償，以得到補償圖像，并將該補償圖像作為處理步驟中的輸入圖像，進而執(zhí)行處理步驟；

修正步驟：當判斷停止迭代時，則使用本次的環(huán)形偽影圖像對原始圖像進行修正，以獲取環(huán)形偽影修正后的圖像。

根據(jù)本申請的第二方面，本申請?zhí)峁┮环N環(huán)形偽影修正的裝置，包括：

坐標轉換單元，用于將原始圖像由笛卡爾坐標轉換為極坐標，并作為處理單元中的輸入圖像，輸入給處理單元進行處理；

處理單元，用于對所述輸入圖像進行消除圖像細節(jié)和環(huán)形偽影的處理，得到去除環(huán)形偽影和圖像細節(jié)的模版圖像；

相減單元，用于將所述極坐標下的原始圖像減去所述模版圖像，得到殘差圖像；

提取單元，用于對所述殘差圖像進行提取，以得到環(huán)形偽影圖像；

判斷單元，用于判斷當前是否達到停止迭代條件；

迭代單元，用于當判斷繼續(xù)迭代時，則根據(jù)本次殘差圖像和本次環(huán)形偽影圖像來對本次的模版圖像進行補償，以得到補償圖像，并將該補償圖像作為處理單元中的輸入圖像，輸入給處理單元進行處理；

修正單元，用于當判斷停止迭代時，則使用本次的環(huán)形偽影圖像對原始圖像進行修正，以獲取環(huán)形偽影修正后的圖像。

本申請的有益效果是：

依上述實施的環(huán)形偽影修正的方法及裝置，由于將基于本次殘差圖像和環(huán)形偽影圖像對本次的模版圖像進行補償?shù)玫窖a償圖像，作為每次迭代的對象，從而在消除環(huán)形偽影的過程中，不損壞原始圖像的細節(jié)，不降低圖像的分辨率；并且對環(huán)形偽影進行提取是僅在圖像域中進行，因此本申請完全兼容臨床使用的流程。

附圖說明

圖1為本申請一種實施例的環(huán)形偽影修正的方法的流程示意圖；

圖2為本申請一種實施例的環(huán)形偽影修正的方法中圖像處理的轉換示意圖；

圖3(a)為本申請一種實施例的環(huán)形偽影修正的裝置的結構示意圖；圖3(b)為本申請另一種實施例的環(huán)形偽影修正的裝置的結構示意圖；

圖4為應用本申請實施的環(huán)形偽影修正的方法及裝置進行的實驗結果圖。

具體實施方式

在探測器增益未標定良好與存在像素壞點的情況下，經(jīng)過FDK算法重建的錐形束CT(CBCT)圖像，會產(chǎn)生嚴重的環(huán)形偽影，這破壞了圖像的細節(jié)信息，進一步地，這對應用CBCT進行放療擺位和工業(yè)材料檢測等操作帶來誤差。在不破壞原有圖像信息的基礎上，本申請能有效消除環(huán)形偽影。

下面通過具體實施方式結合附圖對本申請作進一步詳細說明。

請參照圖1和圖2，本申請公開了一種環(huán)形偽影修正的方法，該環(huán)形偽影修正的方法包括坐標轉換步驟S01、處理步驟S03、相減步驟S05、提取步驟S07、判斷步驟S09、迭代步驟S11和修正步驟S13，下面具體說明。

坐標轉換步驟S01：將原始圖像由笛卡爾坐標轉換為極坐標，并作為處理步驟S03中的輸入圖像，進而執(zhí)行處理步驟S03。在一具體實施例中，坐標轉換步驟S01包括使用三次樣條插值將將原始圖像由笛卡爾坐標轉換為極坐標。由于環(huán)形偽影的環(huán)形在極坐標下表現(xiàn)為條狀，因此將原始圖像由笛卡爾坐標轉換為極坐標，這便于之后更好地提取出偽影信息。需要說明的是，坐標轉換步驟S01中原始圖像可以為原始CBCT圖像。

處理步驟S03：對輸入的圖像進行消除圖像細節(jié)和環(huán)形偽影的處理，得到去除環(huán)形偽影和圖像細節(jié)的模版圖像。需要說明的是，在初次迭代時，處理步驟S03中輸入的是坐標轉換步驟S01中的極坐標下的原始圖像，在后續(xù)迭代過程中，處理步驟S03中輸入的則是迭代步驟S11中的補償圖像。在一較優(yōu)實施例中，處理步驟S03包括對所述輸入圖像進行相關總變分(RTV，Relative Total-Variance)平滑處理，以消除圖像細節(jié)和環(huán)形偽影，得到去除環(huán)形偽影和圖像細節(jié)的模版圖像。在一較優(yōu)實施例中，處理步驟S03中的RTV平滑的目標函數(shù)如下：

其中I_p為輸入的圖像，p為圖像的像素索引，S為得到的模版圖像，(S_p-I_p)²為平滑項，和為全變分窗口，像素索引q屬于窗口R(p)，和分別為兩個方向的偏導數(shù)，g_p,q為空間關聯(lián)度的加權函數(shù)。為了更好的捕捉圖像的空間變化，利于結構和紋理的分離，本申請引入兩個窗口和λ為圖像平滑強度的加權，ε為一個極小的正數(shù)，主要是為了避免零的出現(xiàn)。由于目標函數(shù)是一個非凸函數(shù)，所以本申請可以采用二次懲罰的方法求解此目標函數(shù)。

相減步驟S05：將坐標轉換步驟S01中的極坐標下的原始圖像減去處理步驟S03中得到的模版圖像，得到殘差圖像。由于殘差圖像是由原始圖像減去不包括環(huán)形偽影和圖像細節(jié)的模版圖像得到，因此殘差圖像實際上就是包含圖像細節(jié)和環(huán)形偽影的圖像。

提取步驟S07：對殘差圖像進行提取，以得到環(huán)形偽影圖像。由于受到探測器增益不一致等的影響，在極坐標下，條狀偽影可以估計為一相同的像素值，因此可以在極坐標的角度方向上對殘差圖像進行提取，以得到環(huán)形偽影圖像，所以在一較優(yōu)實施例中，提取步驟S07包括對殘差圖像在極坐標的角度方向上進行提取，以得到環(huán)形偽影圖像。在一具體實施例中，提取步驟S07包括對殘差圖像在極坐標的角度方向上進行中值提取，以得到環(huán)形偽影圖像。另外，由于RTV平滑的誤差和探測器壞點影響導致的壞點等原因，殘差圖像上可能表現(xiàn)出一些過高像素值和過低像素值的像素點，在進行提取的過程中，可以排除這些點，因此在一較優(yōu)實施例中，提取步驟S07包括：在對殘差圖像在極坐標的角度方向上進行提取時，對殘差圖像中非過高值和非過低值的像素點進行提取，進一步地，可以是進行中值提?。痪唧w地，對殘差圖像中非過高值和非過低值的像素點進行提取，可以設定一個像素閾值，將過高的像素值和過低的像素值的像素點排除，例如將像素點中其值低于10％和高于90％的排除，保留中間的80％作為提取的采樣值。

判斷步驟S09：判斷當前是否達到停止迭代條件。在一較優(yōu)實施例中，判斷步驟S09包括根據(jù)本次環(huán)形偽影圖像與前一次環(huán)形偽影圖像，判斷是否停止迭代，這是一種迭代停止條件；和/或，根據(jù)當前的迭代次數(shù)，判斷是否停止迭代，若當前的迭代次數(shù)達到了設定的迭代次數(shù)閾值，則判斷停止迭代，反之，則判斷繼續(xù)迭代，這是另一種迭代停止條件；當判斷步驟S09同時包括這兩種迭代停止條件時，在一實施例中，可以是只要滿足其中一個迭代停止條件，即判斷停止迭代，當兩個迭代停止條件都不滿足時，則判斷繼續(xù)迭代。在一較優(yōu)實施例中，判斷步驟S09包括判斷本次形偽影圖像與前一次環(huán)形偽影圖像之差的二范數(shù)，當該二范數(shù)小于一閾值時，則判斷停止迭代，反之，則判斷繼續(xù)迭代。在一實施例中，判斷步驟S09可以使用下述公式來作為判斷二范數(shù)的條件：

其中r_k+1和r_k分別為本次迭代的環(huán)形偽影圖像和前一次迭代的環(huán)形偽影圖像，r₁為第一次迭代提取的環(huán)形偽影圖像，||·||₂為圖像的二范數(shù)；在一實施例中，可以將閾值設置為0.002，當s_d小于0.002時停止迭代，否則，繼續(xù)迭代。

需要說明的是，在上述的一個實施例中，由于判斷步驟S09是根據(jù)本次環(huán)形偽影圖像與前一次環(huán)形偽影圖像，判斷是否停止迭代，因此當進行初次迭代時，本次環(huán)形偽影圖像并不存在前一次環(huán)形偽影圖像，這時在判斷步驟S09也是判斷需要繼續(xù)迭代，具體實現(xiàn)時，可以將初次迭代時不存在的那個前一次環(huán)形偽影圖像設置為空白圖像，也可以根據(jù)該次迭代的次數(shù)為1，直接判斷繼續(xù)迭代。

迭代步驟S11：當判斷繼續(xù)迭代時，則根據(jù)本次殘差圖像和本次環(huán)形偽影圖像來對本次的模版圖像進行補償，以得到補償圖像，并將該補償圖像作為處理步驟S03中的輸入圖像，進而執(zhí)行處理步驟S03。在一具體實施例中，迭代步驟S11包括當判斷繼續(xù)迭代時，則將本次殘差圖像減去本次環(huán)形偽影圖像，得到細節(jié)圖像；將該細節(jié)圖像補償至本次的模版圖像中，以得到補償圖像。在一實施例中，將細節(jié)圖像補償至本次的模版圖像，可以是將細節(jié)圖像與本次的模版圖像相加，相加后得到的圖像即為補償圖像。迭代步驟S11實質上是將補償圖像輸出給處理步驟S03，使得補償圖像重新從處理步驟S03開始，再依次進行相減步驟S05、提取步驟S07、判斷步驟S09，并在判斷步驟S09中判斷是否還要繼續(xù)進行迭代，如此循環(huán)，直到某一次迭代中在判斷步驟S09中判斷為停止迭代，然后再進行修正步驟S13。迭代步驟S11每次都是將本次補償圖像輸出給處理步驟S03，以進行迭代，這可以保證消除環(huán)形偽影的效果。

修正步驟S13：當判斷停止迭代時，則使用本次環(huán)形偽影圖像對原始圖像進行修正，以獲取環(huán)形偽影修正后的圖像。在一具體實施例中，修正步驟S13包括當判斷停止迭代時，則將本次的環(huán)形偽影圖像由極坐標轉換為笛卡爾坐標，并將笛卡爾坐標下的原始圖像減去笛卡爾坐標下的本次環(huán)形偽影圖像，得到環(huán)形偽影修正后的圖像。

請參照圖3(a)和(b)，本申請還公開了一種環(huán)形偽影修正的裝置，該環(huán)形偽影修正的裝置包括坐標轉換單元01、處理單元03、相減單元05、提取單元07、判斷單元09、迭代單元11和修正單元13，下面具體說明。

坐標轉換單元01用于將原始圖像由笛卡爾坐標轉換為極坐標,并作為處理單元03中的輸入圖像，輸入給處理單元03進行處理。在一具體實施例中，坐標轉換單元01包括插值單元01a，插值單元01a用于使用三次樣條插值將將原始圖像由笛卡爾坐標轉換為極坐標。由于環(huán)形偽影的環(huán)形在極坐標下表現(xiàn)為條狀，因此將原始圖像由笛卡爾坐標轉換為極坐標，這便于之后更好地提取出偽影信息。需要說明的是，坐標轉換單元01中處理的原始圖像可以為原始CBCT圖像。

處理單元03用于對上述的輸入圖像進行消除圖像細節(jié)和環(huán)形偽影的處理，得到去除環(huán)形偽影和圖像細節(jié)的模版圖像。需要說明的是，在初次迭代時，處理單元03中輸入的是坐標轉換單元01中的極坐標下的原始圖像，在后續(xù)迭代過程中，處理單元03中輸入的則是迭代單元11中的補償圖像。在一較優(yōu)實施例中，處理單元03包括相關總變分單元03a，相關總變分單元03a對輸入圖像進行相關總變分(RTV，Relative Total-Variance)平滑處理，以消除圖像細節(jié)和環(huán)形偽影，得到去除環(huán)形和圖像細節(jié)的模版圖像。在一較優(yōu)實施例中，處理單元03中的RTV平滑的目標函數(shù)如下：

其中I_p為輸入的圖像，p為圖像的像素索引，S為得到的模版圖像，(S_p-I_p)²為平滑項，和為全變分窗口，像素索引q屬于窗口R(p)，和分別為兩個方向的偏導數(shù)，g_p,q為空間關聯(lián)度的加權函數(shù)。為了更好的捕捉圖像的空間變化，利于結構和紋理的分離，本申請引入兩個窗口和λ為圖像平滑強度的加權，ε為一個極小的正數(shù)，主要是為了避免零的出現(xiàn)。由于目標函數(shù)是一個非凸函數(shù)，所以本申請可以采用二次懲罰的方法求解此目標函數(shù)。

相減單元05用于將極坐標下的原始圖像減去模版圖像，得到殘差圖像。由于殘差圖像是由原始圖像減去不包括形偽影和圖像細節(jié)的模版圖像得到，因此殘差圖像實際上就是包含圖像細節(jié)和環(huán)形偽影的圖像。

提取單元07用于對殘差圖像進行提取，以得到環(huán)形偽影圖像。由于受到探測器增益不一致等的影響，在極坐標下，條狀偽影可以估計為一相同的像素值，因此可以在極坐標的角度方向上對殘差圖像進行提取，以得到環(huán)形偽影圖像，所述在一較優(yōu)實施例中，提取單元07包括方向提取單元07a，方向提取單元07a用于對殘差圖像在極坐標的角度方向上進行提取，以得到環(huán)形偽影圖像。在一具體實施例中，方向提取單元07a包括中值提取單元07b，中值提取單元07b用于對殘差圖像在極坐標的角度方向上進行中值提取，以得到環(huán)形偽影圖像。另外，由于RTV平滑的誤差和探測器壞點影響導致的壞點等原因，殘差圖像上可能表現(xiàn)出一些過高像素值和過低像素值的像素點，在進行中值提取的過程中，可以排除這些點，因此在一較優(yōu)實施例中，提取單元07包括選擇提取單元07c，選擇提取單元07c用于對殘差圖像中非過高值和非過低值的像素點進行提取，以得到環(huán)形偽影圖像，較優(yōu)地，選擇提取單元07c可以是對殘差圖像在極坐標的角度方向上對殘差圖像中非過高值和非過低值的像素點進行提取，進一步地，選擇提取單元07c可以是進行中值提??；選擇提取單元07c在實現(xiàn)時，在對殘差圖像中非過高值和非過低值的像素點進行提取時，可以設定一個像素閾值，將過高的像素值和過低的像素值的像素點排除，例如將像素點中其值低于10％和高于90％的排除，保留中間的80％作為提取的采樣值。

判斷單元09判斷當前是否達到停止迭代條件。在一較優(yōu)實施例中，判斷單元09包括比較單元09a和/或次數(shù)單元09b，具體地，比較單元09a用于根據(jù)本次環(huán)形偽影圖像與前一次環(huán)形偽影圖像，判斷是否停止迭代；次數(shù)單元09b用于根據(jù)當前的迭代次數(shù)，判斷是否停止迭代，若當前的迭代次數(shù)達到了設定的迭代次數(shù)閾值，則判斷停止迭代，反之，則判斷繼續(xù)迭代；在一實施例中，當判斷單元09同時包括比較單元09a和次數(shù)單元09b時，則可以是當比較單元09a和次數(shù)單元09b任一個判斷當前要停止迭代，則判斷單元09作出當前停止迭代的判斷。在一較優(yōu)實施例中，比較單元09a包括二范數(shù)比較單元09c，二范數(shù)比較單元09c用于判斷本次形偽影圖像與前一次環(huán)形偽影圖像之差的二范數(shù)，當該二范數(shù)小于一閾值時，則判斷停止迭代，反之，則判斷繼續(xù)迭代。在一實施例中，二范數(shù)比較單元09c可以使用下述公式來作為判斷條件：

其中r_k+1和r_k分別為本次迭代的環(huán)形偽影圖像和前一次迭代的環(huán)形偽影圖像，r₁為第一次迭代提取的環(huán)形偽影圖像，||·||₂為圖像的二范數(shù)；在一實施例中，可以將閾值設置為0.002，當s_d小于0.002時停止迭代，否則，繼續(xù)迭代。

需要說明的是，由于比較單元09a是根據(jù)本次環(huán)形偽影圖像與前一次環(huán)形偽影圖像，判斷是否停止迭代，因此當進行初次迭代時，本次環(huán)形偽影圖像并不存在前一次環(huán)形偽影圖像，這時在比較單元09a也是判斷需要繼續(xù)迭代，具體實現(xiàn)時，可以將初次迭代時不存在的那個前一次環(huán)形偽影圖像設置為空白圖像，也可以根據(jù)該次迭代的次數(shù)為1，直接判斷繼續(xù)迭代。

迭代單元11用于當判斷繼續(xù)迭代時，則根據(jù)本次殘差圖像和本次環(huán)形偽影圖像來對本次的模版圖像進行補償，以得到補償圖像，并將該補償圖像作為處理單元03中的輸入圖像，輸入給處理單元03進行處理。在一具體實施例中，迭代單元11包括迭代子單元11a，迭代子單元11a用于當判斷繼續(xù)迭代時，則將本次殘差圖像減去本次環(huán)形偽影圖像，得到細節(jié)圖像；將該細節(jié)圖像補償至本次的模版圖像中，以得到補償圖像。在一實施例中，迭代子單元11a將細節(jié)圖像補償至本次的模版圖像，可以是將細節(jié)圖像與本次的模版圖像相加，相加后得到的圖像即為補償圖像。迭代單元11實質上是將補償圖像輸出給處理單元03，使得補償圖像重新從處理單元03開始，再依次由相減單元05、提取單元07和判斷單元09進行工作，并在判斷單元09中判斷是否還要繼續(xù)進行迭代，如此循環(huán)，直到某一次迭代中在判斷單元09中判斷為停止迭代，然后再進行修正單元13。迭代單元11每次都是將本次補償圖像輸出給處理單元03，以進行迭代，這可以保證消除環(huán)形偽影的效果。

修正單元13用于當判斷停止迭代時，則使用本次環(huán)形偽影圖像對原始圖像進行修正，以獲取環(huán)形偽影修正后的圖像。在一具體實施例中，修正單元13包括修正子單元13a，修正子單元13a用于當判斷停止迭代時，則將本次的環(huán)形偽影圖像由極坐標轉換為笛卡爾坐標，并將笛卡爾坐標下的原始圖像減去笛卡爾坐標下的本次環(huán)形偽影圖像，得到環(huán)形偽影修正后的圖像。

請參照圖4，為應用本申請的環(huán)形偽影修正的方法及裝置進行的實驗結果圖，第1至3列分別為不同層面的CBCT圖像；第一行的圖像為原始CBCT圖像(即環(huán)形偽影修正前的圖像)；第二行的圖像為環(huán)形偽影修正后的圖像，可以看到應用本申請后，環(huán)形偽影修正后的圖像不僅被消除了環(huán)形偽影對圖像造成的影響，還有效地保留了圖像細節(jié)和圖像分辨率；第三行的圖像為最終迭代提取的環(huán)形偽影圖像，可以看到，提取的環(huán)形偽影圖像很好，這樣最終在修正步驟中將此提取的環(huán)形偽影圖像對原始圖像進行修正時，效果自然也很好。

本申請?zhí)峁┑沫h(huán)形偽影修正的方法及裝置，利用極坐標轉化、相關總變分處理、中值提取和迭代修正等實現(xiàn)迭代環(huán)形偽影修正，具體地，利用相關總變分對圖像進行邊緣保護的平滑，得到細節(jié)和偽影圖像，應用于環(huán)形偽影修正；利用迭代修正的方法，不斷提取環(huán)形偽影，達到圖像環(huán)形偽影修正的結果。本申請在去除環(huán)形偽影過程中，做到了不損壞原始圖像的細節(jié)和不降低圖像的分辨率，并且處理流程簡單等；另外本申請僅在圖像域中對環(huán)形偽影進行提取，因此它的處理完全兼容臨床使用的流程。為了更加切合臨床應用，在一實施例中，還可以利用GPU加速大大降低環(huán)形偽影修正的時間。

以上內容是結合具體的實施方式對本申請所作的進一步詳細說明，不能認定本申請的具體實施只局限于這些說明。對于本申請所屬技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本申請發(fā)明構思的前提下，還可以做出若干簡單推演或替換。