基于径向中值滤波的CT环形伪影去除算法
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简介：
本研究提出了一种新的CT图像处理方法——径向中值滤波算法，专门用于有效消除CT扫描中的环形伪影，提升医学影像质量。
在医学成像领域内，计算机断层扫描（CT）技术被广泛使用以生成人体内部的三维图像。然而，由于硬件问题、数据采集不准确或重建算法缺陷的影响，CT图像中常常会出现环形伪影。这些伪影会降低图像质量，并可能干扰医生对疾病的诊断。
“CT_Ring_artifacts_removal”项目旨在解决这一挑战，它采用了一种带有径向中值滤波的算法来消除这些伪影。首先我们需要理解什么是环形伪影：在CT扫描过程中，当X射线探测器单元响应不均匀或数据采集出现偏差时，在图像上会出现环状亮度异常的现象。这种现象会降低图像清晰度，并可能使医生难以准确识别病灶。
接下来我们探讨径向中值滤波器的工作原理。该方法通过选取每个像素的邻域内沿径线方向的一系列像素值并求取这些值的中位数作为新的像素值，从而有效去除环形伪影等异常噪声，并保持图像边缘信息不受影响。在MATLAB环境中实现这一算法时，首先需要加载CT图像数据并进行预处理（如归一化和灰度调整）。然后应用径向中值滤波器，在定义好自适应的滤波核大小与步长后对每个像素执行操作，并通过循环结构完成整个图像的过滤过程。最后将经过处理后的图像显示出来，以便于比较原始图象并评估伪影去除效果。
项目可能涉及以下步骤：
1. 使用`imread`函数读取CT图像。
2. 进行必要的预处理（如归一化和灰度调整）。
3. 定义径向中值滤波器的自定义函数。
4. 通过循环结构将该算法应用于整个图像，并进行索引操作以完成每个像素的操作过程。
5. 使用`imshow`函数展示原始与过滤后的CT图像。
此外，可以对代码和参数进行多次调整优化，确保最佳伪影去除效果。同时结合其他去噪技术（如双边滤波或非局部均值滤波）进一步提升图像质量。“CT_Ring_artifacts_removal”项目提供了一种实用的MATLAB实现方案，利用径向中值滤波有效地清除CT图像中的环形伪影，从而提高了医学诊断的质量和准确性。通过灵活调整代码参数以适应不同设备与数据的特点，“CT_Ring_artifacts_removal”对医学成像领域内的研究具有重要参考价值。
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