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基于自适应方向性滤波和非局部均值修补的CT图像金属伪影消除
摘要：
随着医学图像技术的不断发展，CT（计算机断层扫描）成为医学诊断中必不可少的检查手段之一。然而，在CT图像中却经常存在着金属伪影，严重制约了图像的质量与诊断的准确性。本文针对CT图像中的金属伪影问题，提出了一种基于自适应方向性滤波和非局部均值修补的金属伪影消除方法。通过分析金属伪影区域的特点，提出一种自适应方向性滤波算法，有效地去除金属伪影，并且保留了图像中有用信息。同时，采用非局部均值修补方法填补伪影区域的空白部分，最终得到了一张更加清晰、真实的CT图像。
关键词：CT图像、金属伪影、自适应方向性滤波、非局部均值修补
Abstract:
Withthecontinuousdevelopmentofmedicalimagingtechnology,CT(computedtomography)hasbecomeoneoftheessentialdiagnosticmeansinmedicalexamination.However,metalartifactsoftenexistinCTimages,whichseriouslyrestrictthequalityofimagesandtheaccuracyofdiagnosis.Inthispaper,amethodbasedonadaptivedirectionalfilteringandnon-localmeanspatchingisproposedformetalartifactreductioninCTimages.Byanalyzingthecharacteristicsofmetalartifactsintheimage,anoveladaptivedirectionalfilteringalgorithmisproposedtoremovemetalartifactseffectivelywhilepreservingusefulinformationintheimage.Meanwhile,non-localmeanspatchingmethodisutilizedtofillintheblankareaofmetalartifacts.TheexperimentalresultsdemonstratethattheproposedmethodcaneffectivelyreducemetalartifactsinCTimagesandimprovethequalityofimages.
Keywords:CTimages,metalartifacts,adaptivedirectionalfiltering,non-localmeanspatching
1.引言
计算机断层扫描（CT）成像技术是医学影像学领域的一项重要技术，它可以快速获取人体内部组织的三维形态，对于疾病的诊断和治疗非常有帮助。但是，在CT图像中常常会出现各种伪影，其中最常见的是金属伪影。金属伪影是由于金属物质对X射线的吸收能力远远高于其它组织的吸收能力，因此在CT图像中出现沿金属表面的黑白条纹和白色斑块，使得图像中的轮廓模糊，影响了医生的诊断与治疗，给医疗工作带来了很大的不便。
针对金属伪影问题，国内外学者们已经提出了许多有效的解决方法，包括去金属伪影重构算法、去类噪声重建算法、极小值投影算法等。本文在此基础上，提出了一种基于自适应方向性滤波和非局部均值修补的金属伪影消除方法。
2.自适应方向性滤波
自适应方向性滤波（ADF）是一种能够去除图像噪声的局部降噪算法，它在光学图像处理、计算机视觉、医学影像处理等领域中有着广泛应用。ADF算法基于图像的梯度信息，通过结合局部统计信息和非局部统计信息的方式，将图像中的噪声在保留图像细节的同时进行抑制。
对于CT图像中出现的金属伪影问题，ADF算法能够有效地去除金属伪影，主要原因是ADF算法能够根据图像的局部方向性，对噪声进行有效地压制。我们可以将金属伪影看作是图像中的噪声，通过对ADF算法的改进，使其能够更有效地去除金属伪影。
针对ADF算法在金属伪影消除中的应用，我们在传统的ADF算法中添加了一些新的限制条件，并对ADF算法中的一些参数进行调整。具体来说，我们可以通过以下几个步骤进行ADF算法的改进。
首先，对图像进行预处理，将金属伪影区域进行分割，然后将分割出来的金属伪影区域进行处理，以保证ADF算法只在金属伪影区域中进行。
其次，在ADF算法中增加了自适应的权重系数。权重系数的大小是根据邻域像素的梯度方向和原始图像像素的梯度方向相似程度来确定的。具体来说，如果邻域像素的梯度方向与原始图像像素的梯度方向相同，那么这些像素就会被分配更大的权重。
最后，为了进一步提高算法的准确性，我们在A