1、計(jì)算機(jī)層析成像(Computed Tomography，簡稱為CT)技術(shù)，利用圍繞被成像物體在不同視角下的X射線測(cè)量值(投影)能得到物體內(nèi)部的二維或三維結(jié)構(gòu)圖像。它以無損、直觀、準(zhǔn)確的方式顯示物體的內(nèi)部結(jié)構(gòu)、材質(zhì)分布和缺陷等信息，已廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)診斷、工業(yè)制造、軍工、安檢等領(lǐng)域，被喻為最佳的現(xiàn)代無損檢測(cè)技術(shù)之一。錐束X射線CT，通過被檢測(cè)物體旋轉(zhuǎn)(或射線源和面板探測(cè)器繞被檢測(cè)物體旋轉(zhuǎn))，射線束在每個(gè)旋轉(zhuǎn)角度下都能覆蓋被檢測(cè)物的一段，通過

2、采集射線穿過物體后的衰減信號(hào)，獲得重建所需的投影數(shù)據(jù)，從而重建物體被掃描部分的三維內(nèi)部信息圖像。和二維CT相比，錐束CT由于采用高密度面板探測(cè)器，具有掃描速度快(一周掃描可重建上千層圖像)、X射線利用率高、重建圖像軸向分辨率和水平分辨率一致等優(yōu)點(diǎn)。與X射線源軌跡為圓周的錐束CT相比，螺旋錐束CT能以一種自然的方式連續(xù)檢測(cè)諸如人、管道等長物體，且其掃描軌跡滿足精確重建的數(shù)據(jù)完備性條件。隨著面板探測(cè)器制造技術(shù)的進(jìn)步，其耐輻射和抗干擾能力的提

3、高，基于面板探測(cè)器的錐束CT成像技術(shù)已取得了突破，正逐漸應(yīng)用于工業(yè)CT中，是工業(yè)CT技術(shù)發(fā)展的方向之一。
　　 基于視場(chǎng)區(qū)域半覆蓋的螺旋錐束CT掃描技術(shù)，利用與傳統(tǒng)視場(chǎng)區(qū)域全覆蓋的螺旋錐束CT。同樣的探測(cè)器尺寸可以將視場(chǎng)區(qū)域擴(kuò)大近一倍，且機(jī)械實(shí)現(xiàn)簡單、掃描速度與傳統(tǒng)錐束CT相當(dāng)。重建時(shí)，利用推廣的標(biāo)準(zhǔn)螺旋錐束FDK算法(簡稱偏心FDK算法)進(jìn)行重建。由于FDK算法本身的優(yōu)點(diǎn)以及偏心FDK算法不需要對(duì)投影數(shù)據(jù)重排和插值，該算法的計(jì)

4、算效率高，與全覆蓋螺旋錐束FDK算法相比，能將重建時(shí)間減少近一倍。但略顯不足的是半覆蓋螺旋錐束CT的投影數(shù)據(jù)沿面板探測(cè)器的行方向是截?cái)嗟?，而斜坡濾波器又是非局部的，使得重建圖像受截?cái)嗾`差影響較大。針對(duì)該問題，將二維局部重建的思想推廣到三維的半覆蓋螺旋錐束CT，研究了基于局部化重建濾波器的半覆蓋螺旋錐束CT的改進(jìn)偏心FDK算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該改進(jìn)的重建算法減弱了偏心FDK算法的截?cái)嗾`差，且對(duì)噪聲具有抑制作用，提高了重建圖像的質(zhì)量，且重建

5、時(shí)間更少。
　　 由于受現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)條件的限制(例如在役管道的檢測(cè)，其離地面太近或相鄰有管道或其他物體阻礙等)或出于射線輻射劑量以及掃描成像時(shí)間的考慮，錐束掃描旋轉(zhuǎn)的角度有時(shí)不能達(dá)到重建所需的最小角度(比如圓周FDK算法所需的PI+扇角)，就會(huì)產(chǎn)生有限角錐束CT。當(dāng)被檢測(cè)物直徑太大或中心鐵質(zhì)部件穿不透，而我們所關(guān)心的是其外殼部分(比如管道等)，此時(shí)可將面陣探測(cè)器偏置，使每個(gè)旋轉(zhuǎn)角度下的錐束只覆蓋被檢測(cè)物外殼部分，就會(huì)產(chǎn)生外部錐束CT

6、。有限角錐束CT和外部錐束CT是兩類典型的投影數(shù)據(jù)截?cái)嘀亟▎栴}且在實(shí)際的應(yīng)用中具有重要意義。一個(gè)工業(yè)部件(或一個(gè)人體器官)往往由一種或幾種材料組成，而同種材料具有相同或近似的衰減系數(shù)，這一特征在CT圖像上的表現(xiàn)就是圖像的灰度值為近似分段常數(shù)(Piecewise Constant)(部分存在灰度漸變的圖像除外)，從而其梯度圖像是稀疏的，符合壓縮感知(Compressed Sensing)理論的假設(shè)。近幾年，作為壓縮感知原理在CT重建中的應(yīng)

7、用，基于圖像全變差最小化(Total Variation Minimization，TVM)的正則化迭代算法對(duì)于求解投影角度采樣稀疏型的重建問題取得了令人驚喜的成果。但是，TVM迭代重建算法用于有限角錐束圖像重建問題時(shí)，稍顯不足的是其重建結(jié)果在輪廓附近存在灰度漸變的偽影。而TVM迭代重建算法用于外部錐束重建時(shí)只能得到模糊的輪廓和扭曲的重建圖像。針對(duì)TVM重建算法對(duì)有限角錐束問題的這一不足，我們推廣了2D滑坡修正算法而得到3D滑坡修正算法

8、，并將其加入到TVM算法中，得到一種帶滑坡修正的錐束CT的TVM(Cone-Beam Slide-Corrected TVM，CBSC-TVM)重建算法。針對(duì)TVM重建算法對(duì)管狀物的外部錐束重建只能得到模糊的邊緣和扭曲的重建圖像的這一不足，為了提高重建圖像的質(zhì)量，我們推廣了基于2D C-V(Chan-Vese)圖像分割活動(dòng)輪廓模型的2D子區(qū)域平均化修正算法得到基于3D C-V圖像分割活動(dòng)輪廓模型的3D子區(qū)域平均化修正算法。在修正的過程中

9、，先用3D C-V圖像分割活動(dòng)輪廓模型將重建圖像分割成不同的子區(qū)域，再用各個(gè)子區(qū)域內(nèi)的平均灰度值來代替該子區(qū)域內(nèi)各點(diǎn)的灰度值，使其成為分片常數(shù)。將該3D子區(qū)域平均化修正算法加入到錐束CT的TVM迭代重建算法中，得到了帶子區(qū)域平均化修正的外部錐束CT的TVM(Cone-Beam Subregion-AveragedTVM，CBSA-TVM)重建算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了CBSC-TVM重建算法對(duì)有限角錐束CT和CBSA-TVM重建算法對(duì)外部錐束

10、CT的有效性，能改善重建圖像的質(zhì)量。
　　 在CT的一些實(shí)際應(yīng)用中，我們往往需要探測(cè)被檢測(cè)物體的輪廓或邊緣，而不僅僅是得到高質(zhì)量的物體切片圖像或三維的體圖像，比如工業(yè)上物體的缺陷識(shí)別和測(cè)量、基于工業(yè)CT的逆向設(shè)計(jì)(即從CT圖像獲得計(jì)算機(jī)輔助診斷(Computer Aided Design，CAD)圖形)應(yīng)用于工業(yè)制造等；診斷醫(yī)學(xué)應(yīng)用上，往往探測(cè)和突出器官、組織、感興趣區(qū)域(如腫瘤)的邊界或輪廓是基本的要求?，F(xiàn)有的一般方法是先CT

11、掃描、重建，然后再在重建的CT圖像上探測(cè)輪廓的兩步方法。此方法不僅耗時(shí)，而且經(jīng)常在后處理重建的CT圖像時(shí)陷入困境(原因是任何實(shí)際的投影數(shù)據(jù)或多或少都含有噪聲，且即使在投影數(shù)據(jù)上的白噪聲，經(jīng)過重建以后可能轉(zhuǎn)化為非白噪聲)。針對(duì)無損檢測(cè)的應(yīng)用需求和現(xiàn)有方法的缺陷，在研究了小波與其Radon變換投影之間的關(guān)系、利用反投影構(gòu)造三維非張量積母小波及其在圖像邊緣提取中的應(yīng)用一些理論基礎(chǔ)上，研究了一種基于小波分析和單切片重組(Single-slice