【创建计算机断层扫描金属制品】创建的计算机断层扫描金属伪影、该模拟为平行束CT（Matlab代码实现）

原创于 2025-12-17 01:13:25 发布 · 132 阅读

7 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #人工智能 #计算机视觉 #支持向量机

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

摘要

本文旨在探讨利用计算机断层扫描（CT）技术，特别是平行束CT系统，对金属制品进行成像的过程及其产生的伪影。通过模拟平行束CT扫描金属制品，我们分析了成像过程中可能出现的伪影类型、原因及其对图像质量的影响。本研究不仅为金属制品的无损检测提供了理论支持，也为优化CT成像技术和提高图像质量提供了新思路。

引言

计算机断层扫描（CT）作为一种非破坏性检测技术，广泛应用于医学、工业等领域。在金属制品的无损检测中，CT技术能够提供高分辨率的三维图像，帮助检测人员准确识别材料内部的缺陷、裂纹等。然而，由于金属制品的物理特性和CT成像技术的限制，成像过程中可能会产生各种伪影，影响图像质量。因此，研究金属制品CT成像过程中的伪影问题具有重要意义。

理论背景

平行束CT系统：
- 平行束CT系统利用平行且等间距的X射线束对物体进行扫描。
- 探测器接收透过物体的X射线，通过反投影算法重建出物体的三维图像。
金属制品CT成像：
- 金属制品由于其高密度和高原子序数，对X射线具有较强的吸收能力。
- 成像过程中，金属制品内部的缺陷、裂纹等会导致X射线吸收的不均匀性，从而在图像上形成明暗对比。
伪影类型：
- 伪影是指图像中与实际物体结构不符的、由成像过程引起的异常现象。
- 常见的伪影类型包括金属伪影、散射伪影、运动伪影等。

平行束CT模拟研究

模拟设置：
- 使用平行束CT系统对金属制品进行模拟扫描。
- 设置适当的X射线源强度、探测器灵敏度、扫描速度等参数。
成像过程：
- X射线束平行地穿过金属制品，探测器接收透过物体的X射线。
- 将接收到的X射线信号转换为数字信号，通过反投影算法重建出金属制品的三维图像。
伪影分析：
- 金属伪影：由于金属制品对X射线的强烈吸收，导致图像中金属区域周围出现明暗不均的伪影。这种伪影会掩盖金属制品内部的真实结构，影响缺陷检测的准确性。
- 散射伪影：金属制品内部的微小颗粒或缺陷会散射X射线，导致图像中出现模糊或斑点状的伪影。这种伪影会降低图像的清晰度，增加缺陷识别的难度。
- 运动伪影：在扫描过程中，如果金属制品发生微小移动或振动，会导致图像中出现模糊或重影的伪影。这种伪影会严重影响图像质量，甚至导致无法准确识别金属制品的内部结构。
优化策略：
- 采用更先进的CT成像技术，如双源CT、螺旋CT等，以提高图像质量和分辨率。
- 优化扫描参数，如降低X射线源强度、提高探测器灵敏度等，以减少伪影的产生。
- 对图像进行后处理，如滤波、去噪等，以进一步改善图像质量。

结论

本研究通过模拟平行束CT扫描金属制品，分析了成像过程中可能出现的伪影类型、原因及其对图像质量的影响。结果表明，金属伪影、散射伪影和运动伪影是金属制品CT成像过程中常见的伪影类型。为了优化CT成像技术和提高图像质量，需要采用更先进的CT成像技术、优化扫描参数以及对图像进行后处理等措施。本研究为金属制品的无损检测提供了理论支持和实践指导，具有广泛的应用前景。

📚2 运行结果

部分代码：

% for big oval

10 .076 .026 -.22 0 90 % metal inside back region

10 .076 .026 0 -.75 180]; % metal on bottom
%}

theta1 =0:1:179;

Pori = phantom(e,256);

figure,imshow(Pori),title('original with metal non recon');%('original with metal non recon')

%theta1 =0:1:359;%(180 projection) if used different in 2 degree ; 0:2:178(90 projection)

[R,xp]=radon(Pori,theta1);

figure,imshow(R,[],'Xdata',theta1,'Ydata',xp,...
'InitialMagnification','fit')
xlabel('\theta (degrees)')
ylabel('x''')
colormap(gray),title('shepp logan original')