青島大學 于尚民
濾波反投影(FBP,Filter Back Projection)算法是一種最為常用的CT圖像重建算法。FBP算法有較低的時間復雜度,其重建圖像的空間分辨率較高[1]。在反投影算法中,所有方向下的投影累加而形成重建后的圖像。在累加結束后,無限空間中原本像素值為0的點的像素值變為非0。因此反投影算法重建的圖像,會有明顯的“星”狀偽影。為了消除這種偽影,需要在重建過程中引入濾波函數[2,3]。在濾波反投影算法中,濾波函數的選擇一直以來都是研究的重點,本文引入Hamming窗函數,經實驗驗證,Hamming窗重建圖像的質量比常見的R-L濾波函數和 S-L濾波函數的更高。
濾波器設計的好壞會對重建圖像的質量產生巨大影響。FBP算法理論上要求濾波器的系統函數,但實際上的濾波函數是一種頻帶寬度無限大的函數。在實際應用中,由Paley-W iener準則可知,這種理論上的濾波器是不可能實現的。但實際CT設備的分辨率有限,其收集到的投影是一種頻譜能量分布于低頻區域的密度分布[4]。因此可以忽略超出某個截止頻率的投影數據, 即:
W( ρ)稱為窗函數,其好壞對重建圖像質量起著關鍵性作用。因此要求窗函數W( ρ)應遵守以下原則:
(1)主瓣寬度要窄,以增大圖像分辨率;
(2)最大旁瓣盡可能的要小,以減弱吉布斯現象。
Hamming窗是一種常見的窗函數,其頻率響應表達式為:
其脈沖響應函數:
Hamming窗也是余弦窗的一種,又稱改進的升余弦窗。Hamming窗與Hanning窗都是余弦窗,只是加權系數不同。Hamming窗加權的系數能使旁瓣達到更小。
各窗函數的主瓣頻寬(其中N為窗函數長度)和第一旁瓣衰減值如表1所列。
表1 主瓣頻寬與第一旁瓣相對主瓣衰減值
為了對Hamming窗函數重建圖像的質量進行檢驗,實驗中采用了經典的Shepp-Logan模型進行平行束濾波反投影重建。Shepp-Logan模型的投影數據為512* 512,重建圖像的大小為514*514,結果如圖1所示。
圖1 三種濾波函數的重建結果
表2 三種濾波函數重建的d和r值
實際CT成像中常常會有噪聲出現。因此,本文引入了泊松噪聲來對Hamming窗的重建結果進行分析。
改變參數λ,就可以改變產生泊松噪聲的大小。在噪聲測試中λ的取值分別為0.1,1,2,其重建圖像和誤差分析分別如圖2、表3所示。
圖2 Hamming窗濾波函數在泊松噪聲下的重建結果
表3 Hamming窗濾波函數在泊松噪聲下的重建圖像d和r值
由圖2和表3可以看出,Hamming窗濾波函數在泊松噪聲下仍然可以獲得較高質量的圖像。
本文通過對Hamming窗濾波函數重建圖像的分析,證實了其歸一化均方距離和歸一化絕對距離均較小,圖像重建效果比常用的R-L、S-L濾波函數更好。此外本文還分析了泊松噪聲對Hamming窗濾波函數重建圖像的影響,驗證了Hamming窗的抗噪能力,證實了Hamming窗的優越性。
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