CN102521801A - Ct图像的环形伪影及弧形伪影校正方法 - Google Patents

Abstract

CT图像的环形伪影校正方法由于是对未重建的CT图像进行环形伪影的校正，避免多次变换坐标带来的图像质量下降，同时对CT图像依次进行所有行的像素各自叠加求和、高通滤波、所有行的像素叠加求和取平均值等数据处理，能够准确可靠的去除环形伪影数据，使得在处理后的投影数据基础上重建的CT图像能够消除环形伪影的影响。CT图像的弧形伪影校正方法是在校正环形伪影后再将图像分为m个子集，对每个子集依次进行所有行的像素各自叠加求和、高通滤波提取高频成分、所有行的像素叠加求和取平均值等数据处理，能够准确可靠的去除弧形伪影数据，使得在处理后的投影数据基础上重建的CT图像能够消除弧形伪影的影响。

Description

CT图像的环形伪影及弧形伪影校正方法

【技术领域】

本发明涉及图像处理技术，尤其涉及一种CT图像的环形伪影及弧形伪影校正方法。

【背景技术】

在CT系统中，伪影一直是制约CT成像的重要因素。所谓伪影，是指实际物体被扫描时，重建图像里出现的实物中并不存在的成分。它是造成CT图像失真的重要因素之一。其中CT图像弧形伪影和环形伪影是由探测器像元响应不理想造成的，它们的存在导致CT图像质量下降，影响了图像的后续处理和量化分析。在临床上由于伪影与病理组织在图像上表现近似，可能导致误诊，因此去除或最大程度的减少这种伪影是十分必要的。

环形伪影相对于人体组织容易区分，因此危害并不是很大，而弧形伪影可能与某些病变组织图像表现类似。例如，穿过大动脉血管的黑色弧形与大动脉破裂非常相似。虽然环形伪影在很多情况下只是一个干扰，但在一些研究应用中，它可以导致很严重的问题。尤其是对天然材料(如化石、岩石中的裂隙等)图像进行分析时，环形伪影的出现，使得感兴趣区域的鉴定或测量结果不准确。

现有的环形伪影校正方法都是基于重建后的CT图像进行的，由于要进行坐标变换，所以会大程度的损失图像空间分辨率，导致图像质量下降。有的采用一维滤波器分别分解阈值和方差来定位伪影位置。而在实际CT图像中，由于扫描物体的结构一般较复杂，导致环形伪影处的亮度与背景差异往往并不明显，所以无法简单根据阈值和方差来准确定位环形伪影。

同时，由于探测器像元的不稳定性，产生的伪影可能不是环形而是弧形，而现有方法不能很好的消除对成像质量影响很大的弧形伪影。

【发明内容】

基于此，有必要提供一种在CT图像重建之前的准确可靠的CT图像的环形伪影校正方法。

一种CT图像的环形伪影校正方法，所述CT图像来自以m个扫描投影角度θ_i扫描所得的m幅分辨率为n×n的图像，其中，0°＜θ_i＜360°，1≤i≤m且为正整数，所述CT图像的环形伪影校正方法包括以下步骤：

将所有的CT图像变换到以探测器像元通道n为横坐标、投影角度θ为纵坐标的直角坐标系中，获得n×m个分辨率为n×1的第一中间图像R₁(n，θ_i)；

对第一中间图像R₁(n，θ)依次进行n列的像素各自叠加求和、n列的像素叠加求和后取平均值等数据处理后得到数据E₁(n)；

将所述第一中间图像R₁(n，θ)n列的像素分别叠加求和后各自减去所述数据E₁(n)，即可得到校正环形伪影后n×m个分辨率为n×1的第二中间图像R₂(n，θ)；

对所述第二中间图像R₂(n，θ)进行锥形束CT图像重建，即可得到校正环形伪影后的CT图像。

优选地，所述扫描投影角度θ_i通过等分圆周得到。

优选地，所述扫描投影角度θ_i通过将圆周等分360份得到。

优选地，所述将所有的CT图像变换到以探测器像元通道n为横坐标、投影角度θ为纵坐标的直角坐标系中，获得n×m个分辨率为n×1的第一中间图像R₁(n，θ_i)的步骤包括：

将二维面阵探测器探测的数据转换成一系列的一维线阵探测器探测的数据；

将每个一维线阵探测器在扫描过程中获得的所有CT图像变换到直角坐标系中。

优选地，所述对第一中间图像R₁(n，θ)依次进行n列的像素各自叠加求和、n列的像素叠加求和后取平均值等数据处理后得到数据E₁(n)的步骤包括：

对第一中间图像R₁(n，θ)n列的像素各自进行叠加求和，得到数据S(n)；

对所述数据S(n)进行高通滤波；

对所述数据S(n)进行n列的像素叠加求和后取平均值，得到数据E₁(n)。

此外，还有必要提供一种CT图像的弧形伪影校正方法。

一种CT图像的弧形伪影校正方法，所述CT图像来自以m个扫描投影角度θ_i扫描所得的m幅分辨率为n×n的图像，其中，0°＜θ_i＜360°，1≤i≤m且为正整数，所述CT图像的弧形伪影校正方法包括以下步骤：

将所有的CT图像变换到以探测器像元通道n为横坐标、投影角度θ为纵坐标的直角坐标系中，获得n×m个分辨率为n×1的第一中间图像R₁(n，θ)；

对第一中间图像R₁(n，θ)依次进行n列的像素各自叠加求和、n列的像素叠加求和后取平均值等数据处理后得到数据E₁(n)；

将所述第一中间图像R₁(n，θ)n列的像素分别叠加求和后各自减去所述数据E₁(n)，即可得到校正部分弧形伪影后的第二中间图像R₂(n，θ)；

将第二中间图像R₂(n，θ)分为m个子集

对每个子集

依次进行n列的像素各自叠加求和、高通滤波提取高频成分、n列的像素叠加求和后取平均值等数据处理得到数据

将所述m个子集各行依次减去对应的平均值

即可得到完全校正弧形伪影后第三中间图像R₃(n，θ)；

对所述第三中间图像R₃(n，θ)进行锥形束CT图像重建，即可得到校正弧形伪影后的CT图像。

优选地，所述扫描投影角度θ_i通过等分圆周得到。

优选地，所述扫描投影角度θ_i通过将圆周等分360份得到。

优选地，所述将所有的CT图像变换到以探测器像元通道n为横坐标、投影角度θ为纵坐标的直角坐标系中，获得n×m个分辨率为n×1的第一中间图像R₁(n，θ)的步骤包括：

将二维面阵探测器探测的数据转换成一系列的一维线阵探测器探测的数据；

将每个一维线阵探测器在扫描过程中获得的CT图像变换到直角坐标系中。

优选地，所述对第一中间图像R₁(n，θ)依次进行n列的像素各自叠加求和、n列的像素叠加求和后取平均值等数据处理后得到数据E₁(n)的步骤包括：

对第一中间图像R₁(n，θ)的n列的像素各自进行叠加求和，得到数据S(n)；

对所述数据S(n)进行高通滤波；

对所述数据S(n)n列叠加求和后取平均值，得到数据E₁(n)。

优选地，所述将第二中间图像R₂(n，θ)分为m个子集

对每个子集依次进行所有行的像素各自叠加求和、高通滤波提取高频成分、所有行的像素叠加求和后取平均值等数据处理得到数据

的步骤包括：

将第二中间图像R₂(n，θ)按总的投影角度θ等分为m个子集

对每个

内进行所有行的像素各自叠加求和，得到m个数据 $A^i\left(n\right)=\underset{q=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{R}_2^i(n,q),i=\mathrm{1,2},...,m;$

对所述数据Aⁱ(n)进行高通滤波提取高频成分，得到数据

对所述数据

所有行的像素叠加求和后取平均值，得到数据

上述CT图像的环形伪影校正方法由于是对未重建的CT图像进行环形伪影的校正，避免多次变换坐标带来的图像质量下降，同时对CT图像依次进行所有行的像素各自叠加求和、高通滤波、所有行的像素叠加求和取平均值等数据处理，能够准确可靠的去除环形伪影数据，使得在处理后的投影数据基础上重建的CT图像能够消除环形伪影的影响。

上述CT图像的弧形伪影校正方法是通过对未重建的CT图像进行弧形伪影的校正，避免多次带来的图像质量下降，同时对CT图像依次进行所有行的像素各自叠加求和、高通滤波、所有行叠加求和取平均值等数据处理，能够去除部分弧形伪影数据。然后再将图像分为m个子集，对每个子集

依次进行所有行的像素各自叠加求和、高通滤波提取高频成分、所有行的像素叠加求和取平均值等数据处理，能够准确可靠的去除弧形伪影数据，使得在处理后的投影数据基础上重建的CT图像能够消除弧形伪影的影响。

【附图说明】

图1为CT图像的环形伪影校正方法流程图；

图2为CT图像变换坐标系后的第一中间图像示意图；

图3为第一中间图像的n列叠加求和后的示意图；

图4为对图3进行高通滤波后的示意图；

图5为CT图像的弧形伪影校正方法流程图；

图6为CT图像变换坐标系后的第一中间图像示意图；

图7为第一中间图像的n列叠加求和后的示意图；

图8为对图7进行高通滤波提取高频成分后的示意图；

图9为校正部分弧形伪影的第二中间图像的示意图；

图10为校正弧形伪影的第二中间图像的示意图。

【具体实施方式】

如图1所示，为一种CT图像的环形伪影校正方法的流程图。CT图像来自以m个扫描投影角度θ_i扫描所得的m幅分辨率为n×n的图像，其中，0°＜θ_i＜360°，1≤i≤m且为正整数。

在本实施例中，扫描投影角度θ_i通过等分圆周得到。优选地，扫描投影角度θ_i通过将圆周等分360份得到。

CT图像的环形伪影校正方法包括以下步骤：

步骤S110，将所有的CT图像变换到以探测器像元通道n为横坐标、投影角度θ为纵坐标的直角坐标系中，获得n×m个分辨率为n×1的第一中间图像R₁(n，θ_i)。

在本实施例中，将所有的CT图像变换到以探测器像元通道n为横坐标、投影角度θ为纵坐标的直角坐标系中，获得n×m个分辨率为n×1的第一中间图像R₁(n，θ_i)的具体步骤为：

①将二维面阵探测器探测的数据转换成一系列的一维线阵探测器探测的数据。

②将每个一维线阵探测器在扫描过程中获得的所有CT图像变换到直角坐标系中。

在本实施例中，读入锥束CT圆周扫描后所获得的一系列(360幅)投影数据，将二维“面阵探测器”(2084×2084)看作一系列(2084个)的一维“线阵探测器”(2084×1)。对于每个一维“线阵探测器”在圆周(360°)扫描过程中所获得的投影数据，将其变换到以探测器像元通道n(n＝1，...，2084)为横坐标，投影角度θ(θ＝1°，...，360°)为纵坐标的直角坐标系中并做成第一中间图像。如图2所示，10为CT图像，11为环形伪影，12为其他形式的伪影，尤其以弧形伪影居多。

步骤S120，对第一中间图像R₁(n，θ)依次进行n列的像素各自叠加求和、n列的像素叠加求和后取平均值等数据处理后得到数据E₁(n)。

在本实施例中，对第一中间图像R₁(n，θ)依次进行n列的像素各自叠加求和、n列的像素叠加求和后取平均值等数据处理后得到数据E₁(n)的具体步骤包括：

①对第一中间图像R₁(n，θ)n列的像素各自进行叠加求和，得到数据S(n)。

②对所述数据S(n)进行高通滤波。

③对所述数据S(n)进行n列的像素叠加求和后取平均值，得到数据E₁(n)。

在本实施例中，对第一中间图像R₁(n，θ)n列的像素各自进行叠加求和，假设n＝2084，θ＝360°，那么n列的像素各自进行叠加求和是指R₁(1，θ)，R₁(2，θ)...，R₁(2084，θ)这些图像各自在θ从0°到360°范围内的像素和，分别为S(1)，S(2)，...，S(2084)。对所述数据S(n)进行n列的像素叠加求和后取平均值是指将S(1)，S(2)，...，S(2084)等数据叠加求和后除以总数2084得到平均值E₁(n)。

在本实施例中，对第一中间图像n列的像素各自进行叠加求和，得到如图3所示的图像，10为CT图像，11为环形伪影，12为其他形式伪影。由于环形伪影在经过处理后从一个圆形拉伸为直线，因此会出现在CT图像10的上方，且长度较长。

在本实施例中，对图3所示的图像进行高通滤波的处理后，得到如图4所示的图像，10为CT图像，11为环形伪影，12为其他形式的伪影。在高通滤波后，环形伪影11的信息增强，即环形伪影11的像素值增多。

步骤S130，将所述第一中间图像R₁(n，θ)n列的像素分别叠加求和后各自减去所述数据E₁(n)，即可得到校正环形伪影后n×m个分辨率为n×1的第二中间图像R₂(n，θ)。

在本实施例中，将所述第一中间图像R₁(n，θ)n列的像素分别叠加求和后各自减去所述数据E₁(n)，是指将S(1)，S(2)，...，S(2084)等数据分别减去数据E₁(n)，各自得到R₂(1，θ)，R₂(2，θ)，...，R₂(2084，θ)等数据。

步骤S140，对所述第二中间图像R₂(n，θ)进行锥形束CT图像重建，即可得到校正环形伪影后的CT图像。

在本实施例中，对第二中间图像进行锥形束CT图像重建，可以采用标注的FDK重建算法利用完全的投影数据进行3D图像重建，得到最终校正环形伪影后的CT图像。

如图5所示，为一种弧形伪影校正方法的流程图。CT图像来自以m个扫描投影角度θ_i扫描所得的m幅分辨率为n×n的图像，其中，0°＜θ_i＜360°，1≤i≤m且为正整数。

在本实施例中，扫描投影角度θ_i通过等分圆周得到。优选地，扫描投影角度θ_i通过将圆周等分360份得到。

CT图像的弧形伪影校正方法包括以下步骤：

步骤S210，将所有的CT图像变换到以探测器像元通道n为横坐标、投影角度θ为纵坐标的直角坐标系中，获得n×m个分辨率为n×1的第一中间图像R₁(n，θ)。

在本实施例中，将所有的CT图像变换到以探测器像元通道n为横坐标、投影角度θ为纵坐标的直角坐标系中，获得n×m个分辨率为n×1的第一中间图像R₁(n，θ_i)的具体步骤为：

①将二维面阵探测器探测的数据转换成一系列的一维线阵探测器探测的数据。

②将每个一维线阵探测器在扫描过程中获得的所有CT图像变换到直角坐标系中。

在本实施例中，读入锥束CT圆周扫描后所获得的一系列(360幅)投影数据，将二维“面阵探测器”(2084×2084)看作一系列(2084个)的一维“线阵探测器”(2084×1)。对于每个一维“线阵探测器”在圆周(360°)扫描过程中所获得的投影数据，将其变换到以探测器像元通道n(n＝1，...，2084)为横坐标，投影角度θ(θ＝1°，...，360°)为纵坐标的直角坐标系中并做成第一中间图像。如图6所示，10为CT图像，11为环形伪影，13为弧形伪影。

步骤S220，对第一中间图像R₁(n，θ)依次进行n列的像素各自叠加求和、n列的像素叠加求和后取平均值等数据处理后得到数据E₁(n)。

在本实施例中，对第一中间图像R₁(n，θ)依次进行n列的像素各自叠加求和、n列的像素叠加求和后取平均值等数据处理后得到数据E₁(n)的具体步骤包括：

①对第一中间图像R₁(n，θ)n列的像素各自进行叠加求和，得到数据S(n)。

②对所述数据S(n)进行高通滤波。

③对所述数据S(n)进行n列的像素叠加求和后取平均值，得到数据E₁(n)。

在本实施例中，对第一中间图像R₁(n，θ)n列的像素各自进行叠加求和，假设n＝2084，θ＝360°，那么n列的像素各自进行叠加求和是指R₁(1，θ)，R₁(2，θ)...，R₁(2084，θ)这些图像各自在θ从0°到360°范围内的像素和，分别为S(1)，S(2)，...，S(2084)。对所述数据S(n)进行n列的像素叠加求和后取平均值是指将S(1)，S(2)，...，S(2084)等数据叠加求和后除以总数2084得到平均值E₁(n)。

在本实施例中，对第一中间图像n列的像素各自进行叠加求和，得到如图7所示的图像，10为CT图像，11为环形伪影，13为弧形伪影。由于弧形形伪影在经过处理后从一个圆形拉伸为直线，因此会出现在CT图像10的上方，长度比环形伪影11的短。

在本实施例中，对图7所示的图像进行高通滤波的处理后，得到如图8所示的图像，10为CT图像，11为环形伪影，13为弧形伪影。在高通滤波后，环形伪影11的信息增强，即环形伪影11的像素值增多。

步骤S230，将所述第一中间图像R₁(n，θ)n列的像素分别叠加求和后各自减去所述数据E₁(n)，即可得到校正部分弧形伪影后的第二中间图像R₂(n，θ)。

在本实施例中，将所述第一中间图像R₁(n，θ)n列的像素分别叠加求和后各自减去所述数据E₁(n)，是指将S(1)，S(2)，...，S(2084)等数据分别减去数据E₁(n)，各自得到R₂(1，θ)，R₂(2，θ)，...，R₂(2084，θ)等数据。

在本实施例中，如图9所示，为校正部分弧形伪影后的第二中间图像。10为CT图像，13为弧形伪影。环形伪影11被完全消除，剩余CT图像10和部分的弧形伪影13。因此，还有必要进一步对第二中间图像进行处理。

步骤S240，将第二中间图像R₂(n，θ)分为m个子集

对每个子集

依次进行n列的像素各自叠加求和、高通滤波提取高频成分、n列的像素叠加求和后取平均值等数据处理得到数据

在本实施例中，将第二中间图像R₂(n，θ)分为m个子集对每个子集

依次进行所有行的像素各自叠加求和、高通滤波提取高频成分、所有行的像素叠加求和后取平均值等数据处理得到数据

的步骤包括：

①将第二中间图像R₂(n，θ)按总的投影角度θ等分为m个子集

②对每个

内进行所有行的像素各自叠加求和，得到m个数据 $A^i\left(n\right)=\underset{q=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{R}_2^i(n,q),i=\mathrm{1,2},...,m.$

③对所述数据Aⁱ(n)进行高通滤波提取高频成分，得到数据

④对所述数据

所有行的像素叠加求和后取平均值，得到数据

在本实施例中，将第二中间图像按照总的投影角度θ等分为m(m＝6)个子集，每个子集包含p(p＝60)个投影角度(p＝θ/m)，记作

q＝1，2，…，60；i＝1，2，…，6。分别在每个子集内进行所有行叠加求和，得到6个数据

分别对Aⁱ(n)高通滤波提取其高频成分，由此分别得到6个子集的高频成分：

i＝1，2，…，6。对6个子集

的对应高频成分

i＝1，2，…，6依次取平均值，记为

i＝1，2，…，6。

步骤S250，将所述m个子集

各行依次减去对应的平均值

即可得到完全校正弧形伪影后第三中间图像R₃(n，θ)。

在本实施例中，对6个子集各行依次减去其对应的平均值

由此可以完全去除第二中间图像中的弧形伪影13，得到校正后的图像。如图10所示，为完全校正弧形伪影后的图像，图中只剩下CT图像10。

步骤S260，对所述第三中间图像R₃(n，θ)进行锥形束CT图像重建，即可得到校正弧形伪影后的CT图像。

在本实施例中，由校正后的图像得到修正后的一系列投影数据，进行锥形束CT图像重建，进而获得CT图像。

在本实施例中，对第二中间图像进行锥形束CT图像重建，可以采用标注的FDK重建算法利用完全的投影数据进行3D图像重建，得到最终校正环形伪影后的CT图像。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (11)

1.一种CT图像的环形伪影校正方法，所述CT图像来自以m个扫描投影角度θ_i扫描所得的m幅分辨率为n×n的图像，其中，0°＜θ_i＜360°，1≤i≤m且为正整数，所述CT图像的环形伪影校正方法包括以下步骤：

将所有的CT图像变换到以探测器像元通道n为横坐标、投影角度θ为纵坐标的直角坐标系中，获得n×m个分辨率为n×1的第一中间图像R₁(n，θ_i)；

对第一中间图像R₁(n，θ)依次进行n列的像素各自叠加求和、n列的像素叠加求和后取平均值等数据处理后得到数据E₁(n)；

将所述第一中间图像R₁(n，θ)n列的像素分别叠加求和后各自减去所述数据E₁(n)，即可得到校正环形伪影后n×m个分辨率为n×1的第二中间图像R₂(n，θ)；

对所述第二中间图像R₂(n，θ)进行锥形束CT图像重建，即可得到校正环形伪影后的CT图像。

2.根据权利要求1所述的CT图像的环形伪影校正方法，其特征在于，所述扫描投影角度θ_i通过等分圆周得到。

3.根据权利要求2所述的CT图像的环形伪影校正方法，其特征在于，所述扫描投影角度θ_i通过将圆周等分360份得到。

4.根据权利要求1所述的CT图像的环形伪影校正方法，其特征在于，所述将所有的CT图像变换到以探测器像元通道n为横坐标、投影角度θ为纵坐标的直角坐标系中，获得n×m个分辨率为n×1的第一中间图像R₁(n，θ_i)的步骤包括：

将二维面阵探测器探测的数据转换成一系列的一维线阵探测器探测的数据；

将每个一维线阵探测器在扫描过程中获得的所有CT图像变换到直角坐标系中。

5.根据权利要求1所述的CT图像的环形伪影校正方法，其特征在于，所述对第一中间图像R₁(n，θ)依次进行n列的像素各自叠加求和、n列的像素叠加求和后取平均值等数据处理后得到数据E₁(n)的步骤包括：

对第一中间图像R₁(n，θ)n列的像素各自进行叠加求和，得到数据S(n)；

对所述数据S(n)进行高通滤波；

对所述数据S(n)进行n列的像素叠加求和后取平均值，得到数据E₁(n)。

6.一种CT图像的弧形伪影校正方法，所述CT图像来自以m个扫描投影角度θ_i扫描所得的m幅分辨率为n×n的图像，其中，0°＜θ_i＜360°，1≤i≤m且为正整数，所述CT图像的弧形伪影校正方法包括以下步骤：

将所有的CT图像变换到以探测器像元通道n为横坐标、投影角度θ为纵坐标的直角坐标系中，获得n×m个分辨率为n×1的第一中间图像R₁(n，θ)；

对第一中间图像R₁(n，θ)依次进行n列的像素各自叠加求和、n列的像素叠加求和后取平均值等数据处理后得到数据E₁(n)；

将所述第一中间图像R₁(n，θ)n列的像素分别叠加求和后各自减去所述数据E₁(n)，即可得到校正部分弧形伪影后的第二中间图像R₂(n，θ)；

将第二中间图像R₂(n，θ)分为m个子集对每个子集依次进行n列的像素各自叠加求和、高通滤波提取高频成分、n列的像素叠加求和后取平均值等数据处理得到数据

将所述m个子集

各行依次减去对应的平均值即可得到完全校正弧形伪影后第三中间图像R₃(n，θ)；

对所述第三中间图像R₃(n，θ)进行锥形束CT图像重建，即可得到校正弧形伪影后的CT图像。

7.根据权利要求6所述的CT图像的弧形伪影校正方法，其特征在于，所述扫描投影角度θ_i通过等分圆周得到。

8.根据权利要求7所述的CT图像的弧形伪影校正方法，其特征在于，所述扫描投影角度θ_i通过将圆周等分360份得到。

9.根据权利要求6所述的弧形伪影校正方法，其特征在于，所述将所有的CT图像变换到以探测器像元通道n为横坐标、投影角度θ为纵坐标的直角坐标系中，获得n×m个分辨率为n×1的第一中间图像R₁(n，θ)的步骤包括：

将二维面阵探测器探测的数据转换成一系列的一维线阵探测器探测的数据；

将每个一维线阵探测器在扫描过程中获得的CT图像变换到直角坐标系中。

10.根据权利要求6所述的CT图像的弧形伪影校正方法，其特征在于，所述对第一中间图像R₁(n，θ)依次进行n列的像素各自叠加求和、n列的像素叠加求和后取平均值等数据处理后得到数据E₁(n)的步骤包括：

对第一中间图像R₁(n，θ)的n列的像素各自进行叠加求和，得到数据S(n)；

对所述数据S(n)进行高通滤波；

对所述数据S(n)n列叠加求和后取平均值，得到数据E₁(n)。

11.根据权利要求6所述的CT图像的弧形伪影校正方法，其特征在于，所述将第二中间图像R₂(n，θ)分为m个子集

对每个子集

依次进行所有行的像素各自叠加求和、高通滤波提取高频成分、所有行的像素叠加求和后取平均值等数据处理得到数据

的步骤包括：

将第二中间图像R₂(n，θ)按总的投影角度θ等分为m个子集

对每个

内进行所有行的像素各自叠加求和，得到m个数据 $A^i\left(n\right)=\underset{q=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{R}_2^i(n,q),i=\mathrm{1,2},...,m;$

对所述数据Aⁱ(n)进行高通滤波提取高频成分，得到数据

对所述数据所有行的像素叠加求和后取平均值，得到数据

Images