本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，更具體地，涉及一種ct圖像金屬偽影校正方法及裝置。

背景技術(shù)：

x射線計(jì)算機(jī)斷層成像技術(shù)(computedtomography，ct)是一種非常重要的醫(yī)學(xué)成像方式和工業(yè)無(wú)損檢測(cè)技術(shù)，廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。在獲取患者的ct圖像時(shí)，當(dāng)探測(cè)器發(fā)出的x射線穿過(guò)人體存在金屬物的部位時(shí)，低能量的x射線光子被金屬物吸收的比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于高能量的x射線光子。因此，探測(cè)器接收到的大部分是高能的x射線光子，使得x射線的平均能譜會(huì)向高能譜方向移動(dòng)，從而導(dǎo)致反投影重建的ct圖像會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的金屬偽影。這些偽影嚴(yán)重影響了醫(yī)生對(duì)異常組織的診斷分析。為了獲得清晰可靠的ct圖像以供醫(yī)生診斷使用，需對(duì)ct圖像中的金屬偽影進(jìn)行校正。

現(xiàn)有技術(shù)一般采用插值法和迭代法進(jìn)行金屬偽影的校正。插值法是在投影域利用金屬區(qū)域周圍的投影值對(duì)金屬偽影區(qū)域進(jìn)行插值或者根據(jù)某種相似或?qū)ΨQ原理對(duì)金屬偽影區(qū)域進(jìn)行成片插值修補(bǔ)。如：kalender等人提出用金屬投影區(qū)域附近的投影值對(duì)金屬偽影區(qū)域進(jìn)行線性插值，該方法會(huì)導(dǎo)致插值區(qū)域與附近投影區(qū)域的邊界存在不平滑性，使得矯正后的圖像有很嚴(yán)重的次級(jí)偽影。此外，多項(xiàng)式插值、小波插值、歸一化插值等也存在此類問(wèn)題；yangcheng等人提出根據(jù)相似性準(zhǔn)則恢復(fù)被污染的投影值，他們首先分割出金屬和偽影，然后根據(jù)相似性原理對(duì)這兩部分的投影值進(jìn)行修補(bǔ)，這種方法很大程度上取決于分割的效果以及偽影的嚴(yán)重程度，當(dāng)圖像結(jié)構(gòu)或者金屬結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜時(shí)效果很差。迭代法則是通過(guò)對(duì)金屬投影區(qū)域之外的投影區(qū)域迭代反投影重建ct圖像。該方法雖能在一定程度上矯正金屬偽影，但時(shí)間復(fù)雜度很高，矯正金屬偽影所需時(shí)間較長(zhǎng)，不能滿足臨床需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供一種ct圖像金屬偽影校正方法及裝置以解決現(xiàn)有技術(shù)中插值法插值邊界不平滑的問(wèn)題和迭代法矯正時(shí)間較長(zhǎng)的問(wèn)題。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供一種ct圖像金屬偽影校正方法，包括：步驟1，利用ct系統(tǒng)中的原始投影反投影重建未校正ct圖像，對(duì)所述未校正ct圖像分別進(jìn)行第一分割和第二分割，對(duì)應(yīng)得到金屬圖像和先驗(yàn)圖像，對(duì)所述金屬圖像進(jìn)行投影得到金屬投影；步驟2，對(duì)所述先驗(yàn)圖像進(jìn)行投影，得到先驗(yàn)投影；步驟3，在所述先驗(yàn)投影的約束下，根據(jù)所述原始投影和所述金屬投影，對(duì)所述原始投影的金屬區(qū)域進(jìn)行高斯能量下降處理，得到初步校正投影；步驟4，若所述原始投影與所述初步校正投影的差值大于第一預(yù)設(shè)閾值，用所述初步校正投影更新所述原始投影，執(zhí)行步驟3；若所述原始投影與所述初步校正投影的差值小于或等于第一預(yù)設(shè)閾值，利用所述初步校正投影反投影重建初步校正圖像；步驟5，若所述初步校正圖像和所述先驗(yàn)圖像的均方根誤差大于第二預(yù)設(shè)閾值，則用經(jīng)平滑去噪后的所述初步校正圖像更新所述先驗(yàn)圖像，執(zhí)行步驟2；若所述初步校正圖像和所述先驗(yàn)圖像的均方根誤差小于或等于第二預(yù)設(shè)閾值，將所述初步校正圖像與所述金屬圖像進(jìn)行融合，得到最終校正圖像。

根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，提供一種ct圖像金屬偽影校正裝置，包括：反投影重建模塊、投影模塊、高斯能量下降模塊、第一判斷模塊和第二判斷模塊；反投影重建模塊，用于利用ct系統(tǒng)中的原始投影反投影重建未校正ct圖像，對(duì)所述未校正ct圖像分別進(jìn)行第一分割和第二分割，對(duì)應(yīng)得到金屬圖像和先驗(yàn)圖像，對(duì)所述金屬圖像進(jìn)行投影得到金屬投影；投影模塊，用于對(duì)所述先驗(yàn)圖像進(jìn)行所述投影，得到先驗(yàn)投影；高斯能量下降模塊，用于在所述先驗(yàn)投影的約束下，根據(jù)所述原始投影和所述金屬投影，對(duì)所述原始投影的金屬區(qū)域進(jìn)行高斯能量下降處理，得到初步未校正投影；第一判斷模塊，用于若所述原始投影與所述初步未校正投影的差值大于第一預(yù)設(shè)閾值，用所述初步未校正投影替代所述原始投影；若所述原始投影與所述初步未校正投影的差值小于或等于第一預(yù)設(shè)閾值，利用所述初步未校正投影反投影重建初步校正圖像；第二判斷模塊，用于若所述初步校正圖像和所述先驗(yàn)圖像的均方根誤差大于預(yù)設(shè)閾值，則用經(jīng)平滑去噪后的所述初步校正圖像替換先驗(yàn)圖像；若所述初步校正圖像和所述先驗(yàn)圖像的均方根誤差小于或等于第二預(yù)設(shè)閾值，將所述初步校正圖像與所述金屬圖像進(jìn)行融合，得到最終校正圖像。

本發(fā)明提出的一種ct圖像金屬偽影校正方法及裝置，通過(guò)在先驗(yàn)投影的約束下，根據(jù)原始投影和金屬投影，對(duì)原始投影的金屬區(qū)域迭代進(jìn)行高斯能量下降處理，直至原始投影與初步未校正投影的差值小于或等于第一預(yù)設(shè)閾值，實(shí)現(xiàn)了對(duì)原始投影的校正，并將校正后的原始投影，即迭代所得的初步未校正投影，進(jìn)行投影得到初步校正圖像，將初步校正圖像平滑去噪后用于更新先驗(yàn)圖像，使得更新后的先驗(yàn)圖像中的偽影和噪聲都在一定程度上減弱，通過(guò)迭代更新先驗(yàn)圖像，并將每次更新后的先驗(yàn)圖像進(jìn)行投影得到更新后的先驗(yàn)投影，在更新后的先驗(yàn)投影的約束下，獲得滿足第一預(yù)設(shè)閾值條件的初步未校正投影并進(jìn)一步得到初步校正圖像，直至獲得滿足第二預(yù)設(shè)閾值條件的初步校正圖像，使得先驗(yàn)圖像中的偽影被不斷去除，進(jìn)而使得初步校正圖像中的偽影更有效地被去除，通過(guò)將滿足第二預(yù)設(shè)閾值條件的初步校正圖像與金屬圖像融合，得到最終校正圖像。本發(fā)明有效地實(shí)現(xiàn)了ct圖像的金屬偽影校正，且避免了現(xiàn)有技術(shù)中插值法插值邊界不平滑的問(wèn)題和迭代法矯正時(shí)間較長(zhǎng)的問(wèn)題。

附圖說(shuō)明

圖1為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的ct圖像金屬偽影校正的方法流程圖；

圖2為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的ct圖像金屬偽影校正的裝置示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式作進(jìn)一步詳細(xì)描述。以下實(shí)施例用于說(shuō)明本發(fā)明，但不用來(lái)限制本發(fā)明的范圍。

在獲取患者的ct圖像時(shí)，當(dāng)探測(cè)器發(fā)出的x射線穿過(guò)人體存在金屬物的部位時(shí)，會(huì)出現(xiàn)x射線射束硬化現(xiàn)象，即低能量的x射線光子被金屬物吸收的比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于高能量的x射線光子，探測(cè)器接收到的大部分是高能的x射線光子，使得x射線的平均能譜會(huì)向高能譜方向移動(dòng)，從而導(dǎo)致反投影重建的ct圖像會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的金屬偽影。這些偽影嚴(yán)重影響了醫(yī)生對(duì)異常組織的診斷分析。

如圖1所示，本發(fā)明提供一種ct圖像金屬偽影校正方法，包括：步驟1，利用ct系統(tǒng)中的原始投影反投影重建未校正ct圖像，對(duì)所述未校正ct圖像分別進(jìn)行第一分割和第二分割，對(duì)應(yīng)得到金屬圖像和先驗(yàn)圖像，對(duì)所述金屬圖像進(jìn)行投影得到金屬投影；步驟2，對(duì)所述先驗(yàn)圖像進(jìn)行投影，得到先驗(yàn)投影；步驟3，在所述先驗(yàn)投影的約束下，根據(jù)所述原始投影和所述金屬投影，對(duì)所述原始投影的金屬區(qū)域進(jìn)行高斯能量下降處理，得到初步校正投影；步驟4，若所述原始投影與所述初步校正投影的差值大于第一預(yù)設(shè)閾值，用所述初步校正投影更新所述原始投影，執(zhí)行步驟3；若所述原始投影與所述初步校正投影的差值小于或等于第一預(yù)設(shè)閾值，利用所述初步校正投影反投影重建初步校正圖像；步驟5，若所述初步校正圖像和所述先驗(yàn)圖像的均方根誤差大于第二預(yù)設(shè)閾值，則用經(jīng)平滑去噪后的所述初步校正圖像更新所述先驗(yàn)圖像，執(zhí)行步驟2；若所述初步校正圖像和所述先驗(yàn)圖像的均方根誤差小于或等于第二預(yù)設(shè)閾值，將所述初步校正圖像與所述金屬圖像進(jìn)行融合，得到最終校正圖像。

在本實(shí)施例中，利用ct系統(tǒng)中的原始投影反投影重建未校正ct圖像，得到的未校正ct圖像中含有金屬偽影，有待進(jìn)一步校正。為進(jìn)行金屬偽影校正，需對(duì)未校正ct圖像進(jìn)行第一分割，得到金屬圖像，以便以后續(xù)和初步校正圖像進(jìn)行融合，獲取校正圖像；對(duì)未校正ct圖像進(jìn)行第二分割，得到先驗(yàn)圖像，以便投影后得到先驗(yàn)投影，用于進(jìn)一步迭代優(yōu)化原始投影，獲取滿足第一預(yù)設(shè)閾值的初步校正投影對(duì)應(yīng)的初步校正圖像，該圖像中仍存在次級(jí)偽影，有待進(jìn)一步校正。通過(guò)用經(jīng)平滑去噪后的初步校正圖像更新先驗(yàn)圖像，并在每次更新的先驗(yàn)圖像對(duì)應(yīng)的先驗(yàn)投影的約束下，校正原始投影，獲取初步校正投影，進(jìn)而獲取滿足第二預(yù)設(shè)閾值的初步校正圖像，將該初步校正圖像與金屬圖像融合即可得到校正圖像，實(shí)現(xiàn)ct圖像金屬偽影校正。

本發(fā)明提出的一種ct圖像金屬偽影校正方法，通過(guò)在先驗(yàn)投影的約束下，根據(jù)原始投影和金屬投影，對(duì)原始投影的金屬區(qū)域迭代進(jìn)行高斯能量下降處理，直至原始投影與初步未校正投影的差值小于或等于第一預(yù)設(shè)閾值，實(shí)現(xiàn)了對(duì)原始投影的校正，并將校正后的原始投影，即迭代所得的初步未校正投影，進(jìn)行反投影重建得到初步校正圖像，將初步校正圖像平滑去噪后用于更新先驗(yàn)圖像，使得更新后的先驗(yàn)圖像中的偽影和噪聲都在一定程度上減弱，通過(guò)迭代更新先驗(yàn)圖像，并將每次更新后的先驗(yàn)圖像進(jìn)行投影得到更新后的先驗(yàn)投影，在更新后的先驗(yàn)投影的約束下，獲得滿足第一預(yù)設(shè)閾值條件的初步未校正投影并進(jìn)一步得到初步校正圖像，直至獲得滿足第二預(yù)設(shè)閾值條件的初步校正圖像，使得先驗(yàn)圖像中的偽影被不斷去除，進(jìn)而使得初步校正圖像中的偽影更有效地被去除，通過(guò)將滿足第二預(yù)設(shè)閾值條件的初步校正圖像與金屬圖像融合，得到最終校正圖像。本發(fā)明有效地實(shí)現(xiàn)了ct圖像的金屬偽影校正，且避免了現(xiàn)有技術(shù)中插值法插值邊界不平滑的問(wèn)題和迭代法矯正時(shí)間較長(zhǎng)的問(wèn)題。

基于上述實(shí)施例，可選地，在步驟1中，進(jìn)行第一分割包括利用meanshift算法進(jìn)行濾波增強(qiáng)和利用單閾值分割法進(jìn)行分割；進(jìn)行第二分割包括利用高斯濾波算法進(jìn)行濾波、利用多閾值分割進(jìn)行分割和利用閾值平均法進(jìn)行填充。

其中，進(jìn)行第一分割包括利用meanshift算法進(jìn)行濾波增強(qiáng)和利用單閾值分割法進(jìn)行分割。

在本實(shí)施例中，由于金屬物邊界與周圍亮偽影邊界模糊不清，金屬物的不易被有效分割出來(lái)。因此，需對(duì)ct圖像進(jìn)行一定增強(qiáng)處理，如：梯度法、算子、高通濾波、掩模匹配法、統(tǒng)計(jì)差值法和meanshift算法等，使金屬物與ct圖像的其他部分明顯區(qū)別開(kāi)來(lái)，從而有利于分割。在本實(shí)施例中，具體地，采用meanshift算法對(duì)ct圖像進(jìn)行濾波增強(qiáng)處理，使得金屬物與ct圖像的其他部分明顯區(qū)別開(kāi)來(lái)，進(jìn)而采用單閾值分割提取金屬圖像，從而有效地分割出了金屬物。

定義xi和zi，i＝1,2，…，n分別表示原始圖像和濾波增強(qiáng)圖像，考慮圖像的空間信息和灰度信息，任一像素點(diǎn)可表示為x＝(x^s,x^r)。其中，x^s為坐標(biāo)，x^r為灰度值。那么，利用meanshift算法增強(qiáng)金屬區(qū)域，可按如下濾波公式進(jìn)行：

其中，w(xi)為采樣點(diǎn)xi的權(quán)重，離x近的采樣點(diǎn)xi有較大的權(quán)重，即離x越近的采樣點(diǎn)，對(duì)估計(jì)x周圍的統(tǒng)計(jì)特性越有效，反之亦然。

上式濾波公式中核函數(shù)定義如下：

其中，c為歸一化常數(shù)，hs，hr為核帶寬。hs為空間帶寬，其值越大，分割需要時(shí)間越長(zhǎng)；hr為像素點(diǎn)的灰度帶寬，其值越大，越多的圖像細(xì)節(jié)就會(huì)被忽略。為了保證一定的計(jì)算速度和分割分辨率，hs，hr均不宜選取特別大的值。

利用meanshift算法增強(qiáng)金屬區(qū)域的詳細(xì)實(shí)施細(xì)節(jié)如下：

step1:初始化l＝1，并且使yi,l＝xi；

step2:依據(jù)上述濾波公式計(jì)算yi,l+1＝ms(yi,l)；

step3:重復(fù)步驟2直到y(tǒng)i,l收斂到最終結(jié)果yi,l，則輸出結(jié)果

step4：將收斂至同一起始點(diǎn)的歸為一類，合并像素點(diǎn)過(guò)少的類，得到最終結(jié)果，采取簡(jiǎn)單閾值法提取濾波后的金屬圖像。

在本實(shí)施例中，對(duì)利用meanshift算法進(jìn)行濾波增強(qiáng)后的初步未校正圖像進(jìn)行單閾值分割即可得到金屬圖像。

其中，進(jìn)行第二分割包括利用高斯濾波算法進(jìn)行濾波、利用多閾值分割進(jìn)行分割和利用閾值平均法進(jìn)行填充。

在本實(shí)施例中，為了得到較高質(zhì)量的先驗(yàn)圖像，對(duì)含金屬偽影的初步未校正圖像進(jìn)行了濾波處理，濾除部分噪聲及條紋狀偽影。具體地，采用了高斯濾波算法，將初步未校正圖像的每一個(gè)像素點(diǎn)與高斯內(nèi)核卷積和當(dāng)作輸出像素值。具體采用了大小為5×5的濾波核。其中，濾波核權(quán)重矩陣計(jì)算數(shù)學(xué)表達(dá)形式如下：

其中，δ＝1.6；

在本實(shí)施例中，對(duì)高斯濾波后的初步未校正圖像進(jìn)行了多閾值分割。在本實(shí)施例中，具體地，多閾值分割后得到空氣、軟組織、正常組織、骨組織、金屬、偽影六個(gè)部分。通過(guò)用每個(gè)部分的平均ct值，高斯濾波后的初步未校正圖像的每個(gè)部分，得到先驗(yàn)圖像。其中，金屬及偽影部分均用正常組織的平均ct值替代。

基于上述實(shí)施例，可選地，在步驟1中，反投影重建為利用濾波反投影算法(filterback-projection，fbp)進(jìn)行反投影重建。

在本實(shí)施例中，為了得到用于融合的金屬圖像以及用于校正偽影的先驗(yàn)圖像，需利用原始投影反投影重建未校正ct圖像。利用原始投影反投影重建未校正ct圖像可采用反投影重建算法、濾波反投影重建算法或迭代反投影重建算法等。在本實(shí)施例中，具體地，采用濾波反投影重建算法反投影重建未校正ct圖像。該算法以中心切片定力為理論基礎(chǔ)，計(jì)算簡(jiǎn)單，能夠快速反投影重建圖像，當(dāng)采集的原始投影受噪聲的影響不大時(shí)，可以獲得精度較高的反投影重建圖像。

基于上述實(shí)施例，可選地，在步驟3中，高斯能量下降包括梯度下降、art過(guò)程和非負(fù)性約束。

在本實(shí)施例中，在先驗(yàn)投影的約束下，對(duì)原始投影進(jìn)行高斯能量下降處理，具體地，通過(guò)梯度下降使得金屬偽影的高斯能量下降，從而達(dá)到去除偽影的效果，通過(guò)非負(fù)性約束在梯度下降過(guò)程中獲得最佳收斂點(diǎn)，通過(guò)art過(guò)程實(shí)現(xiàn)迭代進(jìn)行高斯能量下降。

基于上述實(shí)施例，可選地，在步驟5中，平滑去噪采用的是sl0方法。

在本實(shí)施例中，由于初步校正圖像中存在次級(jí)偽影，為了在進(jìn)一步的迭代處理過(guò)程中較好的校正偽影，需對(duì)初步校正圖像進(jìn)行平滑去除次級(jí)偽影后再用于更新先驗(yàn)圖像。在本實(shí)施例中，具體地，采用smoothdel0(sl0)方法對(duì)初始校正圖像中的次級(jí)偽影進(jìn)行迭代處理。

基于上述實(shí)施例，可選地，在步驟5中，根據(jù)將所述金屬圖像和融合因子的乘積，與所述最終校正圖像進(jìn)行疊加融合。

在本實(shí)施例中，具體地，按以下數(shù)學(xué)表達(dá)式進(jìn)行圖像融合：

其中，fout為所述最終校正圖像，fcor為高斯能量平滑校正后投影反投影重建的滿足第二預(yù)設(shè)閾值的所述初步校正圖像，fmetal為所述金屬圖像，α為圖像融合因子，t為所述最終校正圖像中金屬ct值調(diào)整參數(shù)。

基于上述實(shí)施例，可選地，高斯能量下降過(guò)程中，梯度下降過(guò)程的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

其中，為第k次更新后的原始投影經(jīng)梯度下降后的投影，為λ為梯度下降步長(zhǎng)，▽^t為求一階前向差分操作后轉(zhuǎn)置，f為高斯函數(shù)，δ＝4，▽為求一階前向差分操作，k為迭代次數(shù)，xp是先驗(yàn)投影；

art過(guò)程和非負(fù)性約束的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

其中，x^k+1為第k次更新后的原始投影；為第k次更新后的原始投影經(jīng)梯度下降處理后的投影；h是一個(gè)與投影相同維度的矩陣，且與原始投影中金屬投影相同位置處為0，其他位置處為1，h與其他矩陣的相乘均為點(diǎn)乘操作，即矩陣陣中對(duì)應(yīng)元素相乘；xori為原始投影。

在本實(shí)施例中，高斯能量下降過(guò)程的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

k＝k+1；

其中，梯度下降過(guò)程的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：art過(guò)程和非負(fù)性約束的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：其中，t^k+1為第第k+1次迭代中的權(quán)系數(shù)，k是迭代次數(shù)，為第k次更新后的原始投影經(jīng)梯度下降處理后的投影，為，λ為梯度下降步長(zhǎng)，▽^t為求一階前向差分操作后轉(zhuǎn)置，f為高斯函數(shù)，δ＝4，▽為求一階前向差分操作，xp是先驗(yàn)投影；x^k+1為第k+1次更新后的原始投影；h是一個(gè)與投影相同維度的矩陣，且與原始投影中金屬投影相同位置處為0，其他位置處為1，h與其他矩陣的相乘均為點(diǎn)乘操作，即矩陣陣中對(duì)應(yīng)元素相乘；xori為原始投影。

基于上述實(shí)施例，可選地，采用sl0方法進(jìn)行平滑去噪的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

其中，y為不滿足第二預(yù)設(shè)閾值的所述初步校正圖像，x表示真實(shí)圖像，λ為兩者間的平衡參數(shù)，r(x)為正則化項(xiàng)。

基于上述實(shí)施例，可選地，正則化項(xiàng)r(x)的表達(dá)式為：

其中，p和σ均為動(dòng)態(tài)優(yōu)化參數(shù)，p為動(dòng)態(tài)范數(shù)控制參數(shù)，用于調(diào)整軟組織細(xì)節(jié)保護(hù)和噪聲抑制效果；σ則用于控制相鄰兩次迭代的近似程度。

基于上述實(shí)施例，可選地，在步驟2中，所述投影為siddon前向投影算法。

在本實(shí)施例中，為了得到用于校正原始投影的先驗(yàn)投影，需在本實(shí)施例中，具體地，采用前向投影算法對(duì)先驗(yàn)圖像進(jìn)行投影。該算法在投影的同時(shí)還可以限制高斯能量下降的平滑度。

如圖2所示，本發(fā)明提供一種ct圖像金屬偽影校正裝置，包括：反投影重建模塊、投影模塊、高斯能量下降模塊、第一判斷模塊和第二判斷模塊；反投影重建模塊，用于利用ct系統(tǒng)中的原始投影反投影重建未校正ct圖像，對(duì)所述未校正ct圖像分別進(jìn)行第一分割和第二分割，對(duì)應(yīng)得到金屬圖像和先驗(yàn)圖像，對(duì)所述金屬圖像進(jìn)行投影得到金屬投影；投影模塊，用于對(duì)所述先驗(yàn)圖像進(jìn)行所述投影，得到先驗(yàn)投影；高斯能量下降模塊，用于在所述先驗(yàn)投影的約束下，根據(jù)所述原始投影和所述金屬投影，對(duì)所述原始投影的金屬區(qū)域進(jìn)行高斯能量下降處理，得到初步未校正投影；第一判斷模塊，用于若所述原始投影與所述初步未校正投影的差值大于第一預(yù)設(shè)閾值，用所述初步未校正投影替代所述原始投影；若所述原始投影與所述初步未校正投影的差值小于或等于第一預(yù)設(shè)閾值，利用所述初步未校正投影反投影重建初步校正圖像；第二判斷模塊，用于若所述初步校正圖像和所述先驗(yàn)圖像的均方根誤差大于預(yù)設(shè)閾值，則用經(jīng)平滑去噪后的所述初步校正圖像替換先驗(yàn)圖像；若所述初步校正圖像和所述先驗(yàn)圖像的均方根誤差小于或等于第二預(yù)設(shè)閾值，將所述初步校正圖像與所述金屬圖像進(jìn)行融合，得到最終校正圖像。

本發(fā)明提出的一種ct圖像金屬偽影校正裝置，通過(guò)高斯能量下降模塊和第一判斷模塊，在先驗(yàn)投影的約束下，根據(jù)原始投影和金屬投影，對(duì)原始投影的金屬區(qū)域迭代進(jìn)行高斯能量下降處理，直至原始投影與初步未校正投影的差值小于或等于第一預(yù)設(shè)閾值，實(shí)現(xiàn)了對(duì)原始投影的校正，并將校正后的原始投影，即迭代所得的初步未校正投影，進(jìn)行反投影重建得到初步校正圖像，通過(guò)第二判斷模塊，將初步校正圖像平滑去噪后用于更新先驗(yàn)圖像，使得更新后的先驗(yàn)圖像中的偽影和噪聲都在一定程度上減弱，通過(guò)投影模塊、高斯能量下降模塊、第一判斷模塊和第二判斷模塊，將每次更新后的先驗(yàn)圖像進(jìn)行投影得到更新后的先驗(yàn)投影，在更新后的先驗(yàn)投影的約束下，獲得滿足第一預(yù)設(shè)閾值條件的初步未校正投影并進(jìn)一步得到初步校正圖像，使得先驗(yàn)圖像和初步校正圖像中的偽影均被不斷去除，直至獲得滿足第二預(yù)設(shè)閾值條件的初步校正圖像，通過(guò)將滿足第二預(yù)設(shè)閾值條件的初步校正圖像與金屬圖像融合，得到了被有效校正的ct圖像。本發(fā)明有效地實(shí)現(xiàn)了ct圖像的金屬偽影校正，且避免了現(xiàn)有技術(shù)中插值法插值邊界不平滑的問(wèn)題和迭代法矯正時(shí)間較長(zhǎng)的問(wèn)題。

最后，本發(fā)明的方法僅為較佳的實(shí)施方案，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。