锥束CT断层图像的环状伪影校正方法研究

摘要

锥束CT检测是广泛应用于医疗、工业、航空等领域的一种重要检测手段。CT图像质量的好坏将直接影响检测结果。对CT图像质量产生影响的伪影有许多，而其中以环状伪影最为典型。环状伪影是由于CT投影数据异常经过重建形成的结果，表现在图像中，是以重建中心为圆心且灰度区别于周围像素的一系列同心圆环，且越是靠近图像中心点，圆环越密集，严重影响了重建图像的质量。在伪影研究过程中，针对重建流程中不同的环节进行校正，形成了多种类型的校正方法，但这些方法都有不同的局限，造成了环状伪影难以完全根除。
　　本文首先结合获取投影数据的扫描方式和重建算法，详细阐述了锥束CT环状伪影的形成原因，并就正弦图数据竖直条纹的各种形成因素进行了逐个分析和图示。接着系统地介绍了现有的各类环状伪影校正方法:基于CT扫描方式的探测器抖动校正法、基于探测器响应的平板输出校正法、基于投影数据的正弦图校正法和基于重建图像的后处理方法。最后利用模型数据模拟环状伪影噪声，对正弦图校正和后处理校正中的代表性算法进行了实验验证，总结了各类方法的有效性及局限性。
　　通过多种校正方法的对比，本文选定基于差值图的低通滤波环状伪影校正方法进行实践研究。具体分析了方法中的各个步骤:定位响应异常的像素通道、测量环状伪影的强度和减除图像环状伪影。通过大量数据的实验对比后，本文定位了各个操作对结果的直接影响。结合实际应用，就阈值截断数据过程提出了一种选取阈值的新方法。该方法实现了选取阈值的自动化，并能适应于各种图像，克服了在应用过程中人工选值的问题。将该方法应用于锥束CT真实数据，效果良好。
　　最后本文因实际锥束CT的工程需要，为减少系统获得断层图像的时间消耗，在分析后处理校正算法流程的并行性基础上，使用CUDA框架对基于差值图的低通滤波环状伪影校正方法进行了GPU加速实现。加速后，在普通PC上后处理校正的效率有较大提高，协助锥束CT系统实现了实时重建的目标。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 锥束CT及伪影

1．1．1 CT的发展历程

1．1．2 锥束CT伪影

1．2 环状伪影及其影响

1．2．1 环状伪影的形成

1．2．2 环状伪影的影响

1．3 环状伪影消除方法的国内外研究现状

1．4 论文研究重点及组织结构

第二章 锥束CT图像环状伪影的产生及表现

2．1 环状伪影的产生

2．1．1 FBP算法

2．1．2 环状伪影与投影数据的关系

2．2 环状伪影的表现形式及分析

2．3 本章小结

第三章 环状伪影校正的基本方法及实验验证

3．1 数据准备与图像质量分析方法

3．1．1 数据准备

3．1．2 图像质量分析方法

3．2 探测器抖动校正法

3．3 平板探测器输出校正

3．4 基于投影正弦图的低频滤波校正法

3．4．1 基本算法

3．4．2 仿真实验结果分析

3．5 基于断层图像的标准差环状伪影校正

3．5．1 基本算法

3．5．2 仿真实验结果分析

3．6 本章小结

第四章 基于差值图的低通滤波环状伪影校正

4．1 定位响应异常的像素通道

4．1．1 图像预处理

4．1．2 环状伪影定位

4．2 测量环状伪影强度

4．2．1 阈值选择

4．2．2 低通滤波

4．3 减除图像环状伪影

4．4 实验结果与分析

4．4．1 模拟数据结果与分析

4．4．2 真实数据结果与分析

4．5 本章小结

第五章 锥束实时重建中环状伪影校正的GPU加速实现

5．1 实时重建中校正算法加速的必要性分析

5．2 校正算法的GPU加速可行性分析

5．2．1 GPU并行运算

5．2．2 实际加速工作需求分析

5．3 基于CUDA的加速算法实现

5．3．1 CUDA概述

5．3．2 加速算法实现

5．3．3 实验结果与分析

5．4 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

致谢

参考文献

作者简介