在体积CT系统上通过样本实验研究了平板探测器的校正问题.提出了一种基于统计模型的平板探测器校正方法,详细讨论了坏像素的探测、校正矩阵的生成和原始投影图像的校正方法.校正过程包括实时的模糊和图像滞后校正、图像的标准化、增益修正和坏像素点的校正.通过样本实验研究对所提出的校正算法进行了验证,通过比较重建图像的信噪比对该算法的效果进行了评估.研究结果表明平板探测器的制造缺陷等固有噪声源将在重建图像中被增强,并表现为大量的条纹和环形伪影;通过校正后,重建图像中的上述伪影明显减少,图像质量明显改善,且系统的低对比度探测能力也得到相应提高.

根据锥束CT图像的特点，通过获取切片图像中的灰度拓扑结构，将整幅图像中的低对比度分割问题转化为在局部拓扑结构中的较高对比度分割问题。然后针对每个拓扑结构，根据设置的2个阈值和4个检测模板，判断当前模板区域是缺陷区域、噪声区域或者背景材质区域，并将4个方向的检测结果相加得到该拓扑结构的检测结果，最终的检测结果为各拓扑结构的检测结果之和。对空心涡轮叶片蜡模锥束CT图像的实验表明，该算法可有效提取低对比度缺陷信息。