近年来,X射线计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)技术发展迅速,被广泛应用在现代医学中,成为临床医学诊断里不可或缺的检测手段。但在CT成像时为了获得高质量的成像结果,往往会增加较多的辐射剂量,致使受检者的健康受到伤害。所以低剂量CT(Low-dose CT,LDCT)技术应运而生,它通过减少CT辐射剂量,来减弱对受检者的伤害。但其缺点却是易使重建图像的成像质量降低。因而,既能降低CT辐射剂量,又能获得含噪少的高质量图像的成像技术成为近年来的研究热点。针对LDCT成像的噪声抑制问题,后处理算法凭借其在处理过程中不依赖于投影数据,可以直接对滤波反投影算法重建出的LDCT图像进行降噪处理的优势,成为提高LDCT图像质量的重要研究方向。本文主要结合近年新兴的非局部均值(Non-local Means,NLM)降噪算法,围绕LDCT图像进行后处理算法的研究工作。主要内容如下:1、分析阐述了高斯滤波、双边滤波、各向异性滤波以及总变分降噪算法的原理,重点介绍了NLM降噪算法的理论基础和优点;接着分别用上述五种降噪算法对LDCT图像进行后处理;对LDCT脑部模型进行仿真实验,通过主观评价、客观评价和降噪后图像的剖面曲线图三种方法分析了五种算法降噪性能的优劣,最终验证了NLM算法相对传统降噪算法在提升LDCT图像质量时的优越性。2、针对原始NLM算法在抑制LDCT图像的噪声时,忽略了像素点邻域灰度值之间的差异,导致图像边缘模糊及细节丢失的问题。本章利用两个像素点邻域之间的梯度方向在添加噪声前后仍具有相似性的特点,提出了一种基于梯度方向的改进NLM算法。首先,对含噪投影数据直接进行滤波反投影重建;其次,对重建出的LDCT图像进行高斯滤波预处理;最后,充分利用区域的梯度信息和区域均值共同构建权值,使新的权值能较好地判断邻域块之间的相似性。对模拟盆骨LDCT图像和实际盆骨LDCT图像进行仿真实验,实验结果表明改进的算法可以保留更多的图像细节,得到更优的降噪性能。3、利用LDCT重建图像中条形伪影方向性强的特性,提出了一种基于方向匹配的改进NLM算法。该算法将原始的高斯加权欧式距离改进为拥有各向异性特征的椭圆加权欧氏距离,并把原始的方形搜索窗改进为椭圆形搜索窗。从而改善原始NLM算法对于图像边缘和平滑区域像素点对等分配权值的不足。对模拟脑部模型和实际胸腔模型进行仿真,实验数据表明改进的算法在保持边缘和抑制伪影方面具有良好的平衡效果。