【摘 要】
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X射线计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）技术已经从上世纪发展至今,在社会众多领域发挥着重要作用,例如工业检测和医学诊断就比较依赖CT技术。但是在医学诊断中过量X射线辐射会对被检测者造成生理上的严重伤害,所以低剂量CT（Low-dose CT,LDCT）技术成为代替传统高剂量CT技术的一种新型技术,通过降低进入病人体内CT辐射剂量,从根源上有效地减少对病人不必要损害。然而
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X射线计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）技术已经从上世纪发展至今,在社会众多领域发挥着重要作用,例如工业检测和医学诊断就比较依赖CT技术。但是在医学诊断中过量X射线辐射会对被检测者造成生理上的严重伤害,所以低剂量CT（Low-dose CT,LDCT）技术成为代替传统高剂量CT技术的一种新型技术,通过降低进入病人体内CT辐射剂量,从根源上有效地减少对病人不必要损害。然而辐射剂量降低,必然会出现投影数据带有大量噪声和伪影的缺点,从而导致低剂量CT重建后图像非常明显失真。为了降低重建图像噪声,抑制重建图像伪影。本文立足于非局部均值（Non-local Means,NLM）降噪算法,通过增强原始NLM算法,充分利用低剂量CT重建图像固有特性展开研究工作。其相关工作内容如下:1.首先,详细介绍NLM降噪算法的相关理论基础,接着将NLM降噪算法以及一些基础降噪算法应用于低剂量CT脑部体模仿真实验,最后分析实验结果。最终结果证实,在低剂量CT图像后处理中NLM算法具有降噪能力,反映出NLM降噪算法可以在低剂量CT图像后处理中发挥其应有的作用。但是任何一种算法都不是完美的,经典NLM算法具有一定缺陷,需要进一步改进。2.NLM降噪算法应用于图像降噪时,仅仅考量了图像局部内容的结构相似性,面对低剂量CT图像含有丰富纹理内容时,会出现在图像结构平坦处过度平滑,在图像边缘处丢失细节等问题。直觉模糊散度（Intuitionistic Fuzzy Divergence,IFD）作为一个有用的测量工具结合到非局部均值降噪算法的图像块之间的相似性衡量上,从而有效地改善了经典的NLM算法存在的问题。将仿真体模图像和实际低剂量CT图像分别作为实验对象进行研究。实验结果在主观评价和客观评价方面都表明,对照其他降噪算法,基于直觉模糊散度的自适应非局部均值（Intuitionistic Fuzzy Divergence-Non-local Means,IFD-NLM）算法在低剂量CT图像后处理中具有很好的效果。
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