《表1 各算法结果的图像质量评价指标值》

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《基于变分的CT图像环形伪影校正》

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我们首先采用的是Shepp-Logan模型测试图，如图5所示，其中包含许多均匀平滑的区域，便于对处理结果进行有效的观察.图5（a）为不包含伪影的标准参考图像，将人工模拟的环形伪影叠加在参考图像上生成了待处理的模拟图像，如图5（b）.图5（c）显示了采用本文算法处理后的整体效果，图5（d）～5（f）分别对应图5（a）～5（c）中相同部分区域的放大显示效果，从中可以看出本文算法的处理效果视觉上非常接近理想的参考图像.图5（g）～5（i）分别是WF、RCP和VDM三种算法的处理结果，可以看出WF算法的处理结果（图5(g）)中有新增伪影的出现，RCP算法的处理结果（图5(h）)中大部分伪影均被有效地去除了，但在图像中心位置处，由于伪影强度较大，校正后仍有一定的残留伪影存在.VDM算法的处理结果（图5(i）)视觉效果较好，仅从视觉上已看不出残留伪影的存在.除了视觉观察外，为了更客观地评价算法性能，我们基于参考图像，计算了各种算法处理结果对应的峰值信噪比PSNR和平均结构相似性MSSIM，如表1所示.通过比较可以看出，本文算法较WF和RCP两种算法，性能指标值提高明显，这也与之前的视觉观察的结果相一致；此外虽然本文算法与VDM算法的处理结果在视觉比较中看不出太大的差异，但通过定量的性能指标计算，两者还是有一定的差异的，本文算法的处理结果对应了更高的峰值信噪比和平均结构相似性，结合视觉观察和定量指标的分析可以看出本文算法在去除伪影和保持图像信息方面具有更好的性能.