CT图像环形伪影去除的变分模型的开题报告1.研究背景和意义随着医学图像处理技术的不断发展，计算机辅助诊断系统已成为医疗领域的重要支撑。CT为代表的医学成像技术在诊断、治疗和研究等方面有着广泛的应用。然而，在CT图像重建过程中由于数据采样不均匀以及硬件限制等原因往往出现环形伪影，对后续的医学诊断产生不良影响。因此，环形伪影去除问题已成为医学图像处理领域中一个重要的研究课题。目前，环形伪影去除的算法主要分为两类：基于滤波的方法和基于模型的方法。基于滤波的方法通过一定的数学滤波技术，对图像进行直接处理，将环形伪影滤除。但是，由于环形伪影的形状和尺寸比较复杂，直接的滤波处理无法很好地去除环形伪影，导致图像质量降低。而基于模型的方法则通过物理模型、数学模型等手段对环形伪影形成的原因进行建模，并通过建模得到的约束条件进行图像处理。基于模型的方法不仅可以很好地去除环形伪影，而且对于不同形状、尺寸的环形伪影均有很好的适应性。近年来，基于变分模型的环形伪影去除方法得到了广泛关注。变分模型是一种包含目标函数和约束条件的求解方法，通过最小化目标函数来得到最优解。在环形伪影去除中，变分模型主要通过基于全变差正则化（TV正则化）的方法，对图像进行优化处理。然而，目前基于变分模型的环形伪影去除方法仍存在一些问题，比如参数调节困难、计算量大等，这些问题限制了该方法的应用范围。2.研究内容和方法本文主要针对基于变分模型的环形伪影去除方法中存在的问题进行研究，并提出相应的解决方案。具体研究内容和方法如下：（1）研究和分析基于全变差正则化的变分模型的环形伪影去除方法，并提出优化方法，解决参数调节困难问题。（2）提出一种新的基于几何约束的变分模型的环形伪影去除方法，该方法可以利用图像几何特征进行优化处理，提高去除效果。（3）设计并实现一个高效的环形伪影去除算法，在保证去除效果的同时，尽量减少计算量。（4）通过实验验证所提出的算法的有效性和可行性，并与已有的环形伪影去除方法进行比较分析，验证其优劣。3.预期结果通过研究基于变分模型的环形伪影去除方法，本文将提出一种具有高效、准确、可靠的环形伪影去除算法，并将其应用于CT图像处理中，为医学图像处理和计算机辅助诊断系统的发展贡献一份力量。