CT图像断层数据的插值方法

摘要

本发明提供了一种CT图像断层数据的插值方法，假设CT图像一共有N层CT图片，对N层CT图片进行插值操作，包括以下步骤：步骤1：对N层CT图片的每相邻的两层图片之间求出平均值图像，得到N-1个均值图像；步骤2：对N-1个均值图像进行高斯平滑处理，滤除高频噪声；步骤3：建立插值重建系数，得到插值重建图像。本发明能够避免因为层间数据的不对齐导致的插值失败，造成伪影现象。且本发明能够使得CT图像各层之间过渡更为平滑，便于分析定位，能够有效提高诊断准确度。

主权项

一种CT图像断层数据的插值方法，假设CT图像一共有N层CT图片，对N层CT图片进行插值操作，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对N层CT图片的每相邻的两层图片之间求出平均值图像，得到N‑1个均值图像；步骤2：对N‑1个均值图像进行高斯平滑处理，滤除高频噪声；步骤3：建立插值重建系数，得到插值重建图像；步骤1具体为：设第一层源CT图片为I₁，第二层源CT图片为I₂，…第N层源CT图片为I_N，均值图像为：M₁＝(I1+I2)*0.5，M₂＝(I2+I3)*0.5，…M_N‑1＝(IN‑1+IN)*0.5；步骤2对N‑1个均值图像分别进行二维高斯滤波，具体使用的是一个标准差为1.4的尺度为5×5的高斯卷积模版，模版为kernel＝[2,4,5,4,2；4,9,12,9,4；5,12,15,12,5；4,9,12,9,4；2,4,5,4,2]，用该模版对图像进行卷积操作，包括以下步骤：步骤2.1：对M₁进行高斯二维高斯滤波，对于图像上某个像素点(i,j)，卷积后的值为G1(i,j)＝M1(i‑2,j‑2)*2+M1(i‑1,j‑2)*4+M1(i,j‑2)*5+M1(i+1,j‑2)*4+M1(i+2,j‑2)*2+M1(i‑2,j‑1)*4+M1(i‑1,j‑1)*9+M1(i,j‑1)*12+M1(i+1,j‑1)*9+M1(i+2,j‑1)*4+M1(i‑2,j)*5+M1(i‑1,j)*12+M1(i,j)*15+M1(i+1,j)*12+M1(i+2,j)*5+M1(i‑2,j+1)*4+M1(i‑1,j+1)*9+M1(i,j+1)*12+M1(i+1,j+1)*9+M1(i+2,j+1)*4+M1(i‑2,j+2)*2+M1(i‑1,j+2)*4+M1(i,j+2)*5+M1(i+1,j+2)*4+M1(i+2,j+2)*2；卷积后的均值图像为：M₁’＝G1/159；步骤2.2：采用步骤2.1同样的方法分别对M₂…M_N‑1进行高斯二维高斯滤波，得到M₂’…M_N‑1’。