经过三十多年的发展,计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)的成像质量得到了显著地提高,已广泛地应用于临床医学诊断。CT检查在扫描过程中会产生对人体造成伤害的电离辐射,而降低CT扫描剂量又会给成像效果带来严重的影响。因此研究有效的低剂量CT图像去噪算法,具有重要的研究价值和医学临床意义。对图像噪声抑制时,滤除噪声信息和保护有用信息是对立统一的。传统的图像算法在对图像去噪的同时,丢失了图像中的细节信息,如纹理,边缘。本文在研究基于分数阶Grünwald-Letnikov(G-L)PMD的低剂量CT图像去噪算法的基础上,提出了基于邻域方差自适应调节分数阶阶次的图像去噪算法和基于分数阶Riemann-Liouville(R-L)PMD的低剂量CT图像去噪算法,具体研究内容如下:1、研究了基于分数阶G-L PMD的低剂量CT图像去噪算法。建立传统算法与研究算法的去噪效果对比性实验,通过分析和比较得出了两个实验结果:a、相比较传统的图像去噪算法,分数阶PMD算法在对图像去噪的同时,较好地保留了图像边缘、纹理等细节信息。b、相同条件下,不同的分数阶阶次对图像去噪和细节信息保留有着重要的影响:选取较大分数阶阶次有利于保持细节信息,而选取较小分数阶阶次可以有力地去噪。2、提出了基于邻域方差自适应调节分数阶阶次的PMD算法(NV-GL PMD)。其思想:对于邻域方差大的纹理区域选取较大的分数阶阶次,而对于邻域方差小的平滑区域选取较小的分数阶阶次,进而根据邻域方差信息实现了分数阶阶次自适应调节。实验结果表明,相比较分数阶G-L PMD算法,本文提出的算法对低剂量CT图像去噪效果有很好地改善,图像中细节信息也得到了有效地保持。3、本文进一步提出了一种NV-RL PMD的低剂量CT图像去噪算法。由于分数阶R-L积分算子可以在一定程度上对含有弱噪声图像实现去噪保边效果,因此本文尝试将NV-RL PMD算法应用于低剂量CT图像去噪。实验对比结果表明:相比较NV-GL PMD算法,本文提出的算法在对图像去噪的同时,还对图像边缘区域具有一定的增强作用,改善了图像视觉效果。