【摘 要】
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基于光子计数探测器的能谱CT，可以同时采集多个能谱通道的投影数据，并获得相应能量范围内物质的吸收特征，可以有效应用于物质识别与材料分解。主成分分析是一种很好的多元数据分析技术，可以用于处理多能谱CT数据。本文分别在投影域和图像域对能谱CT数据进行主成分分析，并对分析结果做出系统比较。为了减少噪声的影响，提高能谱CT图像的彩色表征性能，提出双域滤波与像素值平方相结合的方法，用于含噪声的主成分图像去噪
【基金项目】
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山西省基础研究计划（基于能谱CT和深度迁移学习的致密油砂岩组分结构的定量表征方法研究（202103021224190））； 国家自然科学基金（面向金属基复合材料微结构表征的X射线多谱CT成像方法研究（61801437）;基于深度学习的递变能量多谱CT成像表征方法研究（61871351）;基于深度学习的低剂量CT重建与影像识别（61971381））；
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基于光子计数探测器的能谱CT，可以同时采集多个能谱通道的投影数据，并获得相应能量范围内物质的吸收特征，可以有效应用于物质识别与材料分解。主成分分析是一种很好的多元数据分析技术，可以用于处理多能谱CT数据。本文分别在投影域和图像域对能谱CT数据进行主成分分析，并对分析结果做出系统比较。为了减少噪声的影响，提高能谱CT图像的彩色表征性能，提出双域滤波与像素值平方相结合的方法，用于含噪声的主成分图像去噪，然后将所选取的主成分图像映射到RGB颜色通道。实验结果表明，无论是在投影域还是图像域进行主成分分析，都可以获取清晰的CT图像，识别出物质的不同成分。相较于在图像域的主成分分析方法，在投影域进行主成分分析能够保留物质的更多细节，获取更清晰的彩色CT图像。
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