WO2023125228A1 - Ct图像环状伪影的处理方法、装置、***及存储介质 - Google Patents

Ct图像环状伪影的处理方法、装置、***及存储介质 Download PDF

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WO2023125228A1
WO2023125228A1 PCT/CN2022/141019 CN2022141019W WO2023125228A1 WO 2023125228 A1 WO2023125228 A1 WO 2023125228A1 CN 2022141019 W CN2022141019 W CN 2022141019W WO 2023125228 A1 WO2023125228 A1 WO 2023125228A1
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WO
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image
ring
artifact
ring artifact
processing
Prior art date
Application number
PCT/CN2022/141019
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王宏斌
潘树新
马德龙
王彦君
刘文强
崔键
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中国石油天然气股份有限公司
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/008—Specific post-processing after tomographic reconstruction, e.g. voxelisation, metal artifact correction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G—PHYSICS
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    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/006—Inverse problem, transformation from projection-space into object-space, e.g. transform methods, back-projection, algebraic methods

Definitions

  • the present invention relates to the technical field of image processing, in particular to a method for processing ring artifacts in CT images, a processing device for ring artifacts in CT images, a processing system for ring artifacts in CT images, and a machine readable storage media.
  • CT Computerized Tomography
  • ring artifacts often appear in the CT image, which closely overlap with the image of the tested sample, and appear on the image as A series of concentric circles with different radii centered on the center of the image.
  • the existence of ring artifacts greatly reduces the quality of the image, which brings great troubles to further processing and analysis of image measurement, recognition, noise processing, and image segmentation.
  • Industrial CT scan images containing ring artifacts directly It affects the correct diagnosis of lithology analysis.
  • the purpose of the embodiments of the present invention is to provide a method, device, system and storage medium for processing ring artifacts in CT images, so as to solve the above problems.
  • a method for processing ring artifacts in CT images including:
  • the first filtering process is a non-local mean filtering process; the first filtering process is performed on the original CT image, and the ring artifact image in the original CT image is extracted, including:
  • the first conversion process is polar coordinate transformation; performing the first conversion process on the ring artifact image to obtain a first ring artifact converted image, including:
  • each pixel of the ring artifact image is arranged in the polar coordinate system, so as to convert the ring artifact image into a streak artifact image, and the obtained streak artifact Image as the first ringing artifact transformed image.
  • performing a second filtering process on the first ring artifact converted image to obtain a second ring artifact converted image including:
  • the size of the convolution kernel matrix of the one-dimensional filter is n ⁇ m;
  • constructing a one-dimensional filter in the direction of the transverse axis of the polar coordinate system includes:
  • the second conversion process is Cartesian coordinate transformation; performing the second conversion process on the second ring artifact converted image to obtain a third ring artifact converted image, including:
  • each pixel of the second ring artifact converted image is arranged in the Cartesian coordinate system, so as to convert the blurred streak image into a blurred ring artifact image, to obtain
  • the blurred ring artifact image is used as the third ring artifact transformed image.
  • the original CT image is obtained by scanning a full-diameter core.
  • a device for processing ring artifacts in CT images including:
  • a data acquisition module configured to acquire an original CT image with ring artifacts
  • An image processing module configured to perform a first filtering process on the original CT image, and extract a ring artifact image in the original CT image
  • the first image conversion module is configured to perform a first conversion process on the ring artifact image, obtain a first ring artifact converted image, and perform a second filter process on the first ring artifact converted image , to obtain the second ring artifact transformed image;
  • the second image conversion module is configured to perform a second conversion process on the second ring artifact converted image to obtain a third ring artifact converted image, and the second conversion process is the first conversion process reverse process;
  • the artifact removal module is configured to perform image subtraction processing on the original CT image and the third ring artifact converted image to obtain a target CT image that does not include ring artifacts.
  • a system for processing ring artifacts in CT images including:
  • a CT scanning device for performing a CT scan on the target to acquire a raw CT image
  • the target is a full diameter core.
  • an electronic device comprising:
  • the processor is configured to read the computer-readable instructions stored in the memory, so as to execute the above method for processing ring artifacts in CT images.
  • a machine-readable storage medium is provided, and instructions are stored on the machine-readable storage medium, and when the instructions are executed by a processor, the processor is configured to execute the above-mentioned CT image loop How to deal with artifacts.
  • the above technical solution of the present invention transforms the annular artifacts in the rectangular coordinate system into the strip artifacts in the polar coordinate system through the method of coordinate transformation, and then processes the Gaussian low-pass filter to smooth and blur the image, and then uses the coordinate transformation
  • the stripe artifact is converted into a fuzzy ring artifact image, and finally the original ring artifact image is used to subtract the processed fuzzy ring artifact image to obtain a ring artifact-removed image.
  • the present invention effectively improves the ring artifact
  • the accuracy of the shadow processing, the correction of the original CT scan image is more thorough, and a higher-quality artifact-free image can be obtained.
  • the edge of the corrected artifact-free image is completely preserved and has a higher signal-to-noise ratio.
  • Fig. 1 is a schematic diagram of an application environment provided by a preferred embodiment of the present invention.
  • Fig. 2 is the method flowchart of the processing method of CT image ring artifact provided by the preferred embodiment of the present invention
  • FIG. 3 is a schematic block diagram of a processing device for ring artifacts in CT images provided by a preferred embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is a schematic block diagram of a processing system for ring artifacts in CT images provided by a preferred embodiment of the present invention
  • Fig. 5 is a schematic diagram of an electronic device provided by a preferred embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of an application environment of this embodiment, and the application environment includes a CT scanning device 110 , a network 120 and a computer device 130 .
  • the network 120 may be a communication medium of various connection types capable of providing a communication link between the terminal device 110 and the server 130, such as a wired communication link or a wireless communication link.
  • the computer device 130 may be a device with computing capabilities such as a server and a server cluster, which is not specifically limited here.
  • the CT scanning device 110 is used for performing a CT scan on a target object to obtain a CT scan image. For example, when performing lithology analysis, CT scanning is performed on the rock core sample to obtain a CT scan image of the rock core sample, and then the CT scan image is analyzed to achieve the analysis of the rock core sample.
  • the CT scanning device 110 scans the target object with a certain thickness through X-rays, and the X-rays passing through the target object are received by detectors. Since the target object is composed of a variety of material components, and the density of different material components is different, the absorption coefficient of each point in the target object is different for X-rays.
  • the X-rays received by the detector can be calculated for each
  • the attenuation coefficient (or absorption coefficient) of X-rays in each pixel corresponds to the CT scan image of the target object.
  • ring artifacts will appear in CT scan images due to factors such as defects in detector pixels, errors in ray intensity receiving elements, and the nonlinear response of the instrument to the ray energy spectrum.
  • the computer device 130 obtains the CT scan image from the CT scan device 110 , and performs filtering, coordinate transformation and other processing on the CT scan image, thereby removing ring artifacts of the CT scan image and obtaining a clear CT scan image.
  • the application environment composed of the CT scanning device 110 and the computer device 130 can realize the removal of ring artifacts in the CT scanning image, thereby improving the analysis quality of the CT scanning image.
  • a method for processing ring artifacts in CT images is provided, which is applied to a computer device 130, and the method includes:
  • the ring artifacts in the rectangular coordinate system are transformed into strip artifacts in the polar coordinate system through the method of coordinate transformation, and then processed by Gaussian low-pass filtering to smooth and blur the image, and then coordinate transformation
  • the stripe artifact is converted into a fuzzy ring artifact image, and finally the original ring artifact image is used to subtract the processed fuzzy ring artifact image to obtain a ring artifact-removed image.
  • the present invention effectively improves the ring artifact
  • the accuracy of the shadow processing, the correction of the original CT scan image is more thorough, and a higher-quality artifact-free image can be obtained.
  • the edge of the corrected artifact-free image is completely preserved and has a higher signal-to-noise ratio.
  • the original CT image is obtained by scanning the target object with the CT scanning device 110 , where the original CT image can be obtained by scanning the full-diameter core.
  • the original CT image is a digital image formed according to the absorption or attenuation coefficients of X-rays at various points in the target object, affected by factors such as device defects of the CT scanning device 110, ring artifacts usually appear in the original CT image. film.
  • the ring artifact is the difference between the reconstructed data in the CT image and the actual attenuation coefficient of the target object, or an image that does not exist in the target object but is displayed in the CT image.
  • the existence of ring artifacts makes it difficult for CT images to reflect the influence of real target objects, so it is necessary to process the original CT scan images to remove the ring artifacts.
  • the first filtering process is a non-local mean filtering process; the first filtering process is performed on the original CT image, and the ring artifact image in the original CT image is extracted, including:
  • the purpose of performing the first filtering process on the original CT image is to separate the background image of the original CT image from the ring artifact, so as to extract the ring artifact from the original CT image to form a ring artifact image.
  • the first filtering process may use a non-local mean filtering (Non-Local Means, NLM) method to filter the original CT image.
  • NLM non-local mean filtering
  • the NLM method is an improved filtering algorithm for the traditional neighborhood filtering method, which takes into account the self-similarity of the image, makes full use of the redundant information in the image, and can maintain the details of the image to the greatest extent while denoising.
  • the background image of the original CT image can be obtained by the NLM method, and then the image subtraction process is performed on the original CT image and the scene image, and the original CT image is subtracted from the background image to extract the ring artifacts and obtain the ring artifact. image artifacts.
  • the non-local mean filter algorithm needs to calculate the similarity between all pixels in the image and the current pixel.
  • two fixed-size windows are usually set, and a large search window (D ⁇ D) and a small neighborhood window (d ⁇ d).
  • the neighborhood window slides in the search window, and the degree of influence of the corresponding central pixel on the current pixel is determined according to the similarity between the neighborhoods, that is, the weight.
  • the size of the original CT image be M*N
  • ⁇ is the image area in the original CT image
  • f(i) represents the original CT
  • w(i,j) represents the weight value assigned to the original CT image f(i);
  • a is the standard deviation of the Gaussian kernel function, which is processed by Gaussian kernel image block convolution , which can reduce the influence of noise on distance calculation and highlight the effect of the center of the image block on the pixel;
  • d(i, j) represents the weighted distance between two image blocks;
  • N(i) and N(j) represent the pixel center point is the image block i and the pixel center point is j;
  • h is the filter parameter controlling the degree of smoothness;
  • I represents the search area centered on pixel i.
  • the non-local mean filtering process adds the weight value of each pixel in the calculation, it can ensure that the mutual influence is reduced when adjacent and very different pixels are averaged in the box , so that the edge details of the image can be better preserved, the sharpness of the image can be effectively improved, and the obtained image quality is better.
  • step S300 the first conversion process is polar coordinate transformation; the first conversion process is performed on the ring artifact image to obtain the first ring artifact converted image, including:
  • the ring artifact image is an image in the Cartesian coordinate system, which is represented as a plurality of concentric circles.
  • this embodiment first performs polar coordinate transformation on the ring artifact image, and transforms the ring artifact image from Cartesian coordinates are converted to polar coordinates to transform ring artifacts into streak artifacts, also known as line artifacts.
  • the polar coordinate system includes a horizontal axis ⁇ and a vertical axis ⁇ , the value range of the horizontal axis ⁇ is 0 to 2 ⁇ , and the value range of the vertical axis ⁇ is Among them, M and N are the original CT image size.
  • the mapping method is the polar coordinate system Transformation relationship with Cartesian coordinate system. For a point (x, y) in the rectangular coordinate system, its corresponding polar coordinate system coordinates are ( ⁇ , ⁇ ), and the conversion relationship is:
  • the ring artifact appears as a straight line parallel to the horizontal axis ⁇ of the polar coordinate system in the polar coordinate system, and the ring artifact is converted into a stripe artifact to obtain a stripe artifact image.
  • the pixel value of each pixel of the ring artifact image in the polar coordinate system is determined by bilinear interpolation, so as to convert the ring artifact image into a streak artifact image.
  • bilinear interpolation is also called bilinear interpolation.
  • Bilinear interpolation is a linear interpolation extension of the interpolation function with two variables, and its core idea is to perform a linear interpolation in two directions respectively.
  • the pixel value of each pixel in the polar coordinate system of the ring artifact image is determined by bilinear interpolation, that is, the streak artifact image is obtained.
  • the ring artifact image is converted into a strip artifact image by first performing coordinate system mapping and then bilinear interpolation, which effectively reduces the information loss during the image conversion process, and the bilinear interpolation algorithm enlarges
  • the resulting image quality is high, and there will be no discontinuous pixel values.
  • step S300 the second filtering process is carried out to the first ring artifact converted image to obtain the second ring artifact converted image, including:
  • this embodiment further performs a second filtering process on the streak image. Since the noise removal actually removes some noise information in the striped artifact image, which is equivalent to a certain degree of information loss in the striped artifact image, the image after denoising will be different from the image before denoising. It is blurred, that is, after the second filtering process, a blurred streak artifact image is obtained.
  • the second filtering process can use a suitable type of filter for denoising processing, such as mean value filter, adaptive Wiener filter, median filter, morphological noise filter, wavelet denoising and so on.
  • the second filtering process adopts a Gaussian filter denoising processing method.
  • Gaussian filtering is a process of weighted average of the entire image, and the value of each pixel is obtained by weighted average of itself and other pixel values in the neighborhood.
  • the specific operation of Gaussian filtering is: scan each pixel in the image with a convolution kernel of a set size, and replace the gray value of the center pixel of the convolution kernel with the weighted average gray value of the pixels in the neighborhood determined by the convolution kernel .
  • a one-dimensional Gaussian low-pass filtering method is used to perform denoising processing on the streak artifact image.
  • the matrix size of the convolution kernel is related to the width of the stripe artifact, and the wider the stripe artifact, the larger the matrix size of the convolution kernel should be set.
  • n ⁇ 3 is set, for example, n is preferably 3. Then move the convolution kernel along the horizontal axis ⁇ to scan every pixel in the stripe artifact image.
  • G(x) of the central pixel of the convolution kernel it is obtained by weighted average of the values of itself and other pixels in the neighborhood, and the calculation method is as follows:
  • ⁇ is the standard deviation, also known as the Gaussian radius, and ⁇ 2 represents the variance.
  • step S400 the second conversion process is Cartesian coordinate transformation; the second conversion process is performed on the second ring artifact converted image to obtain a third ring artifact converted image, including:
  • fuzzy strip artifact image is an image in the polar coordinate system, it needs to be inversely transformed into an image in the rectangular coordinate system to obtain a fuzzy ring artifact image.
  • Artifacts in blurred ring artifact images also appear as ring artifacts in Cartesian coordinates.
  • Cartesian coordinate conversion is the inverse process of polar coordinate conversion. For a point ( ⁇ , ⁇ ) in the polar coordinate system, its corresponding Cartesian coordinate system coordinates are (x, y).
  • the polar coordinate inverse transformation formula is as follows:
  • step S500 subtraction processing is performed on the original CT image and the fuzzy ring artifact image, and the fuzzy ring artifacts are subtracted from the original CT image.
  • image that is, the ring artifact in the original CT image can be removed to obtain a CT image with the artifact removed.
  • This embodiment starts with the edge characteristics of ring artifacts, separates them through non-local mean filtering and polar coordinate transformation, and transforms ring artifacts in the Cartesian coordinate system into lines in the polar coordinate system through coordinate transformation.
  • the image is processed by one-dimensional Gaussian low-pass filter to smooth and blur the image, and the processed image is subtracted from the original ring artifact image to get the image without ring artifact, which improves the processing of ring artifact.
  • the accuracy of the original CT scan image is corrected more thoroughly, and a better-quality artifact-free image can be obtained.
  • the edge of the corrected artifact-free image is completely preserved and has a higher signal-to-noise ratio.
  • a processing device for ring artifacts in CT images including:
  • a data acquisition module configured to acquire an original CT image with ring artifacts
  • the image processing module is configured to perform first filtering processing on the original CT image, and extract the ring artifact image in the original CT image;
  • the first image conversion module is configured to perform a first conversion process on the ring artifact image to obtain a first ring artifact converted image, and perform a second filtering process on the first ring artifact converted image to obtain a second Ring artifact transformed image;
  • the second image conversion module is configured to perform a second conversion process on the second ring artifact converted image to obtain a third ring artifact converted image, and the second conversion process is an inverse process of the first conversion process;
  • the artifact removal module is configured to perform image subtraction processing on the original CT image and the third ring artifact converted image to obtain a target CT image that does not include ring artifacts.
  • a system for processing ring artifacts in CT images including:
  • a CT scanning device for performing a CT scan on the target to acquire a raw CT image
  • the above-mentioned device for processing ring artifacts in CT images is a full-diameter core.
  • an electronic device including:
  • the processor is configured to read the computer-readable instructions stored in the memory, so as to execute the above method for processing ring artifacts in CT images.
  • the electronic device 600 shown in FIG. 5 is only an example, and should not impose any limitation on the functions and application scope of the embodiment of the present application.
  • the electronic device 600 includes a central processing unit 601 (Central Processing Unit, CPU), which can be stored in a program in a read-only memory 602 (Read-Only Memory, ROM) or loaded from a storage part 608 to a random Various appropriate actions and processes are executed by accessing programs in the memory 603 (Random Access Memory, RAM). In the random access memory 603, various programs and data necessary for system operation are also stored.
  • the CPU 601 , the read only memory 602 and the random access memory 603 are connected to each other through a bus 604 .
  • An input/output interface 605 Input/Output interface, ie, an I/O interface
  • I/O interface input/output interface
  • the following components are connected to the input/output interface 605: an input part 606 including a keyboard, a mouse, etc.; an output part 607 including a cathode ray tube (Cathode Ray Tube, CRT), a liquid crystal display (Liquid Crystal Display, LCD) etc., and a speaker ; a storage section 608 including a hard disk or the like; and a communication section 609 including a network interface card such as a LAN card, a modem, or the like. The communication section 609 performs communication processing via a network such as the Internet.
  • a driver 610 is also connected to the input/output interface 605 as needed.
  • a removable medium 611 such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a semiconductor memory, etc. is mounted on the drive 610 as necessary so that a computer program read therefrom is installed into the storage section 608 as necessary.
  • the processes described in the respective method flowcharts can be implemented as computer software programs.
  • the embodiments of the present application include a computer program product, which includes a computer program carried on a computer-readable medium, where the computer program includes program codes for executing the methods shown in the flowcharts.
  • the computer program may be downloaded and installed from a network via communication portion 609 and/or installed from removable media 611 .
  • the central processing unit 601 When the computer program is executed by the central processing unit 601, various functions defined in the system of the present application are performed.
  • the technical solutions according to the embodiments of the present application can be embodied in the form of software products, which can be stored in a non-volatile storage medium (which can be CD-ROM, U disk, mobile hard disk, etc.) or on the network , including several instructions to make a computing device (which may be a personal computer, server, terminal device, or network device, etc.) execute the method according to the embodiment of the present application.
  • a non-volatile storage medium which can be CD-ROM, U disk, mobile hard disk, etc.
  • a computing device which may be a personal computer, server, terminal device, or network device, etc.
  • a machine-readable storage medium is provided, and instructions are stored on the machine-readable storage medium.
  • the processor is configured to perform the above CT image ring pseudo Shadow processing method.
  • Machine-readable storage media includes both volatile and non-volatile, removable and non-removable media that may be implemented by any method or technology for storage of information.
  • Information may be computer readable instructions, data structures, modules of a program, or other data.
  • Examples of computer storage media include, but are not limited to, phase change memory (PRAM), static random access memory (SRAM), dynamic random access memory (DRAM), other types of random access memory (RAM), read only memory (ROM), Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory (EEPROM), Flash memory or other memory technology, Compact Disc Read-Only Memory (CD-ROM), Digital Versatile Disc (DVD) or other optical storage, Magnetic tape cartridge, tape magnetic disk storage or other magnetic storage device or any other non-transmission medium that can be used to store information that can be accessed by a computing device.
  • computer-readable media excludes transitory computer-readable media, such as modulated data signals and carrier waves.
  • These computer program instructions may also be stored in a computer-readable memory capable of directing a computer or other programmable data processing apparatus to operate in a specific manner, such that the instructions stored in the computer-readable memory produce an article of manufacture comprising instruction means, the instructions
  • the device realizes the function specified in one or more procedures of the flowchart and/or one or more blocks of the block diagram.
  • any combination of various implementations of the present invention can also be made, as long as they do not violate the idea of the implementations of the present invention, they should also be regarded as the content disclosed in the implementations of the present invention.

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Abstract

本发明实施方式提供一种CT图像环状伪影的处理方法、装置、***及存储介质，属于图像处理技术领域。方法包括：获取原始CT图像；对原始CT图像进行第一滤波处理，提取原始CT图像中的环状伪影图像；对环状伪影图像进行第一转换处理，获得第一环状伪影转换图像，并对第一环状伪影转换图像进行第二滤波处理，得到第二环状伪影转换图像；对第二环状伪影转换图像进行第二转换处理，获得第三环状伪影转换图像，第二转换处理为第一转换处理的逆过程；对原始CT图像与第三环状伪影转换图像执行图像相减处理，得到不包括环状伪影的目标CT图像。本发明有效提高了环状伪影处理的精确性，能得到质量更高的去伪影图像，图像边缘保存完整，信噪比高。

Description

CT图像环状伪影的处理方法、装置、***及存储介质 技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体地涉及一种CT图像环状伪影的处理方法、一种CT图像环状伪影的处理装置、一种CT图像环状伪影的处理***及一种机器可读存储介质。
背景技术
在地质图像分析中，CT(Computed Tomography，电子计算机断层扫描)电镜扫描是常见的岩性探测方法。由于探测器像素元的缺陷、射线强度接受元的误差以及仪器对射线能谱的非线性响应等因素，CT图像中常会出现环状伪影，与被检测样本影像紧密重叠，在图像上表现为一系列以图像中心为圆心、半径不同的同心圆。环形伪影的存在很大程度上降低了图像的质量，给图像的测量、识别、噪声处理以及图像分割等进一步的处理和分析带来很大的困扰，含有环形伪影的工业CT扫描图像直接影响了对岩性分析的正确诊断。
发明内容
本发明实施方式的目的是提供一种CT图像环状伪影的处理方法、装置、***及存储介质，以解决上述问题。
为了实现上述目的，在本发明的第一方面，提供一种CT图像环状伪影的处理方法，包括：
获取具有环状伪影的原始CT图像；
对所述原始CT图像进行第一滤波处理，提取所述原始CT图像中的环状伪影图像；
对所述环状伪影图像进行第一转换处理，获得第一环状伪影转换图像，并对所述第一环状伪影转换图像进行第二滤波处理，得到第二 环状伪影转换图像；
对所述第二环状伪影转换图像进行第二转换处理，获得第三环状伪影转换图像，所述第二转换处理为所述第一转换处理的逆过程；
对所述原始CT图像与所述第三环状伪影转换图像执行图像相减处理，得到不包括环状伪影的目标CT图像。
可选地，所述第一滤波处理为非局部均值滤波处理；对所述原始CT图像进行第一滤波处理，提取所述原始CT图像中的环状伪影图像，包括：
对所述原始CT图像进行非局部均值滤波处理，获得不包括环状伪影的背景图像；
对所述原始CT图像与所述背景图像执行图像相减处理，得到所述原始CT图像中的环状伪影图像。
可选地，所述第一转换处理为极坐标变换；对所述环状伪影图像进行第一转换处理，获得第一环状伪影转换图像，包括：
对所述环状伪影图像的各像素进行极坐标变换，将各像素的直角坐标转换为以等中心点为原点的极坐标系中的极坐标；
基于所述极坐标，将所述环状伪影图像的各像素配置到所述极坐标系中，以将所述环状伪影图像转换为条状伪影图像，将得到的条状伪影图像作为第一环状伪影转换图像。
可选地，对所述第一环状伪影转换图像进行第二滤波处理，得到第二环状伪影转换图像，包括：
构建所述极坐标系横轴方向的一维滤波器，所述一维滤波器的卷积核矩阵尺寸为n×m；
使用所述一维滤波器，沿所述极坐标系横轴方向依次对所述第一环状伪影转换图像中的每一像素进行高斯低通滤波处理，以得到的模糊条状伪影图像作为第二环状伪影转换图像。
可选地，构建所述极坐标系横轴方向的一维滤波器，包括：
获取所述第一环状伪影转换图像中条状伪影的宽度，当所述条状伪影的宽度小于阈值时，确定n为3。
可选地，所述第二转换处理为直角坐标变换；对所述第二环状伪影转换图像进行第二转换处理，获得第三环状伪影转换图像，包括：
对所述第二环状伪影转换图像的各像素进行直角坐标变换，将各像素的极坐标转换为直角坐标系中的直角坐标；
基于所述直角坐标，将所述第二环状伪影转换图像的各像素配置到所述直角坐标系中，以将所述模糊条状伪影图像转换为模糊环状伪影图像，以得到的模糊环状伪影图像作为第三环状伪影转换图像。
可选地，所述原始CT图像由对全直径岩心进行扫描后得到。
在本发明的第二方面，提供一种CT图像环状伪影的处理装置，包括：
数据获取模块，被配置为获取具有环状伪影的原始CT图像；
图像处理模块，被配置为对所述原始CT图像进行第一滤波处理，提取所述原始CT图像中的环状伪影图像；
第一图像转换模块，被配置为对所述环状伪影图像进行第一转换处理，获得第一环状伪影转换图像，并对所述第一环状伪影转换图像进行第二滤波处理，得到第二环状伪影转换图像；
第二图像转换模块，被配置为对所述第二环状伪影转换图像进行第二转换处理，获得第三环状伪影转换图像，所述第二转换处理为所述第一转换处理的逆过程；
伪影去除模块，被配置为对所述原始CT图像与所述第三环状伪影转换图像执行图像相减处理，得到不包括环状伪影的目标CT图像。
在本发明的第三方面，提供一种CT图像环状伪影的处理***，包括：
CT扫描设备，用于对目标进行CT扫描，以采集原始CT图像；以及
上述的CT图像环状伪影的处理装置。
可选地，所述目标为全直径岩心。
在本发明的第四方面，提供一种电子设备，包括：
存储器，存储有计算机可读指令；
处理器，被配置为读取存储器存储的计算机可读指令，以执行上述的CT图像环状伪影的处理方法。
在本发明的第五方面，提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令在被处理器执行时使得所述处理器被 配置成执行上述的CT图像环状伪影的处理方法。
本发明上述技术方案通过坐标变换的方法将直角坐标系中的环状伪影转变为极坐标系中的条状伪影，再通过高斯低通滤波处理，将图像平滑模糊化，再利用坐标变换将条状伪影转换为模糊环状伪影图像，最后利用原始环状伪影图像减去处理后的模糊环状伪影图像得到去除环状伪影的图像，本发明有效提高了环状伪影处理的精确性，对原始CT扫描图像的矫正更加彻底，可以得到质量更高的去伪影图像，矫正后的去伪影图像边缘保存完整，具有较高的信噪比。
本发明实施方式的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施方式的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施方式，但并不构成对本发明实施方式的限制。在附图中：
图1是本发明优选实施例提供的应用环境示意图；
图2是本发明优选实施例提供的CT图像环状伪影的处理方法的方法流程图；
图3是本发明优选实施例提供的CT图像环状伪影的处理装置示意框图；
图4是本发明优选实施例提供的CT图像环状伪影的处理***示意框图；
图5是本发明优选实施例提供的电子设备示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
如图1所示为本实施方式的一种应用环境的示意图，该应用环境包括CT扫描设备110、网络120和计算机设备130。网络120可以 是能够在终端设备110和服务器130之间提供通信链路的各种连接类型的通信介质，例如可以是有线通信链路或者无线通信链路。计算机设备130可以是服务器、服务器集群等具备计算能力的设备，在此不进行具体限定。
CT扫描设备110用于对目标物体进行CT扫描，获得CT扫描图像。例如，在进行岩性分析时，对岩心样品进行CT扫描，获得岩心样品的CT扫描图像，然后对CT扫描图像进行分析以达到对岩心样品的分析。CT扫描设备110通过X射线对目标物体按一定厚度进行扫描，穿过目标物体的X射线由探测器接收。由于目标物体由多种物质成分构成，且不同物质成分的密度存在差异，所以目标物体中各点对X射线的吸收系数是不同的，因此，可以通过对探测器所接收到的X射线计算每个像素中X光的衰减系数(或吸收系数)来对应形成目标物体的CT扫描图像。在此过程中，由于探测器像素元的缺陷、射线强度接受元的误差、仪器对射线能谱的非线性响应等因素，CT扫描图像中就会出现环状伪影。
计算机设备130从CT扫描设备110处获得CT扫描图像，并对CT扫描图像进行滤波、坐标变换等处理，从而将CT扫描图像的环状伪影去除，得到清晰的CT扫描图像。如此，CT扫描设备110和计算机设备130共同组成的应用环境可以实现CT扫描图像环状伪影的去除，进而提高CT扫描图像的分析质量。
如图2所示，在本实施方式的第一方面，提供一种CT图像环状伪影的处理方法，应用于计算机设备130，该方法包括：
S100、获取具有环状伪影的原始CT图像；
S200、对原始CT图像进行第一滤波处理，提取原始CT图像中的环状伪影图像；
S300、对环状伪影图像进行第一转换处理，获得第一环状伪影转换图像，并对第一环状伪影转换图像进行第二滤波处理，得到第二环状伪影转换图像；
S400、对第二环状伪影转换图像进行第二转换处理，获得第三环状伪影转换图像，第二转换处理为第一转换处理的逆过程；
S500、对原始CT图像与第三环状伪影转换图像执行图像相减处 理，得到不包括环状伪影的目标CT图像。
如此，本实施方式通过坐标变换的方法将直角坐标系中的环状伪影转变为极坐标系中的条状伪影，再通过高斯低通滤波处理，将图像平滑模糊化，再利用坐标变换将条状伪影转换为模糊环状伪影图像，最后利用原始环状伪影图像减去处理后的模糊环状伪影图像得到去除环状伪影的图像，本发明有效提高了环状伪影处理的精确性，对原始CT扫描图像的矫正更加彻底，可以得到质量更高的去伪影图像，矫正后的去伪影图像边缘保存完整，具有较高的信噪比。
在步骤S100中，原始CT图像通过CT扫描设备110对目标物体进行扫描得到，其中，原始CT图像可以由对全直径岩心进行扫描后得到。由于原始CT图像是根据目标物体中各个位置点对X射线的吸收或者衰减系数所形成的数字图像，因此受CT扫描设备110的器件缺陷等因素的影响，原始CT图像中通常会出现环状伪影。其中，环状伪影是CT图像中重建数据与目标物体实际衰减系数之间的差异，或者是目标物体中根本不存在，而CT图像中显示出来的影像。环状伪影的存在使得CT图像难以反映真实的目标物体的影响，因此需要对原始CT扫描图像进行处理，以去除其中的环状伪影。
在步骤S200中，第一滤波处理为非局部均值滤波处理；对原始CT图像进行第一滤波处理，提取原始CT图像中的环状伪影图像，包括：
S210、对原始CT图像进行非局部均值滤波处理，获得不包括环状伪影的背景图像；
S220、对原始CT图像与背景图像执行图像相减处理，得到原始CT图像中的环状伪影图像。
具体的，对原始CT图像进行第一滤波处理是为了将原始CT图像的背景图像与环状伪影分离，以便将原始CT图像的环状伪影提取出来，形成环状伪影图像。
在本实施方式的一个具体实施例中，第一滤波处理可以采用非局部均值滤波(Non-Local Means，NLM)法对原始CT图像进行滤波。NLM法是对传统邻域滤波方法的一种改进滤波算法，它考虑到了图像的自相似性质，充分利用了图像中的冗余信息，在去噪的同时能够 最大程度的保持图像的细节特征。通过NLM法可以得到原始CT图像的背景图像，再对原始CT图像与景图像执行图像相减处理，将原始CT图像减去其背景图像，即可将其中的环状伪影提取出来，得到环状伪影图像。
具体的，非局部均值滤波算法需要计算图像中所有像素与当前像素之间的相似性，考虑到计算量与效率的问题，通常会设定两个固定大小的窗口，一个大的搜索窗口(D×D)和一个小的邻域窗口(d×d)。邻域窗口在搜索窗口中进行滑动，根据邻域间的相似性来确定对应中心像素对当前像素的影响度，也就是权值。
本实施方式中，令原始CT图像尺寸为M*N，原始CT图像记为f＝{f(i)|i∈Ω}，Ω为原始CT图像中的图像区域，f(i)表示原始CT图像中像素i的灰度值。非局部均值滤波算法的计算方法如下所示：
Figure PCTCN2022141019-appb-000001
Figure PCTCN2022141019-appb-000002
Figure PCTCN2022141019-appb-000003
其中，
Figure PCTCN2022141019-appb-000004
为像素i经非局部均质滤波后的像素值；w(i,j)代表赋予原始CT图像f(i)的权值；a为高斯核函数的标准差，使用高斯核对图像块卷积处理，能够降低噪声对距离计算的影响并突出图像块中心对像素的作用；d(i,j)表示两图像块之间的加权距离；N(i)和N(j)分别代表以像素中心点为i、像素中心点为j的图像块；h为控制平滑程度的滤波参数；I表示以像素i为中心的搜索领域。
由于本实施方式中，非局部均值滤波处理在计算中加入了每一个像素的权重值，所以能够保证在相邻且相差很大的像素在方框中求平均值时相互之间的影响减小，从而能对图像边缘细节部分进行更好的保留，能够有效提高图像的清晰度，得到的图像质量更好。
步骤S300中，第一转换处理为极坐标变换；对环状伪影图像进行第一转换处理，获得第一环状伪影转换图像，包括：
S310、对环状伪影图像的各像素进行极坐标变换，将各像素的直 角坐标转换为以等中心点为原点的极坐标系中的极坐标；
S320、基于极坐标，将环状伪影图像的各像素配置到极坐标系中，以将环状伪影图像转换为条状伪影图像，将得到的条状伪影图像作为第一环状伪影转换图像。
环状伪影图像是在直角坐标系中的影像，其表现为多个同心圆，为了使计算更加方便，本实施方式先对环状伪影图像进行极坐标变换，将环状伪影图像从直角坐标系转换为极坐标系，以将环状伪影变换为条状伪影，又称线型伪影。
具体的，极坐标系包括横轴θ和纵轴ρ，横轴θ的取值范围为0～2π，纵轴ρ的取值范围为
Figure PCTCN2022141019-appb-000005
其中，M和N为原始CT图像尺寸。为了不丢失图像信息，在确定极坐标系中的图像各个点的像素值的时候，不直接将环状伪影图像进行变换，而是先将直角坐标映射至极坐标，映射方式即为极坐标系与直角坐标系的转换关系。对于直角坐标系中的一个点(x，y)，其对应的极坐标系坐标为(θ，ρ)，转换关系为：
Figure PCTCN2022141019-appb-000006
经极坐标变换后，环状伪影在极坐标系中的表现为与极坐标系的横轴θ平行的直线，则环状伪影转换为了条状伪影，得到条状伪影图像。
本实施方式中，通过双线性插值确定环状伪影图像各个像素在极坐标系中的像素值，从而实现将环状伪影图像转化为条状伪影图像。
其中，双线性插值又称为双线性内插。双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值。通过双线性插值确定环状伪影图像各个像素在极坐标系中的像素值，即得到条状伪影图像。本实施方式中，通过先进行坐标系映射再通过双线性插值的方式将环状伪影图像转化为条状伪影图像，有效降低了图像转换过程中的信息丢失，双线性插值算法放大后的图像质量较高，不会出现像素值不连续的的情况。
步骤S300中，对第一环状伪影转换图像进行第二滤波处理，得 到第二环状伪影转换图像，包括：
构建极坐标系横轴方向的一维滤波器，一维滤波器的卷积核矩阵尺寸为n×m；
使用一维滤波器，沿极坐标系横轴方向依次对第一环状伪影转换图像中的每一像素进行高斯低通滤波处理，以得到的模糊条状伪影图像作为第二环状伪影转换图像。
具体的，数字图像在形成、传输和存储等过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，形成噪声图像。噪声会影响图像质量，导致图像的后期处理变得困难，为了去除条状伪影图像中的干扰信号，即去除图像噪声，本实施方式还对条状伪影图像进行第二滤波处理。由于噪声去除实际上是去除了条状伪影图像中的一些噪声信息，相当于条状伪影图像产生了一定程度的信息丢失，因此去噪后的图像相较于去噪前的图像会变得模糊，即经第二滤波处理后得到的是模糊条状伪影图像。
通常，第二滤波处理可以采用类型合适的滤波器进行去噪处理，如均值滤波器、自适应维纳滤波器、中值滤波器、形态学噪声滤除器、小波去噪等。在本申请的一个具体实施例中，第二滤波处理采用高斯滤波去噪处理方法。高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个设定尺寸的卷积核扫描图像中的每一个像素，用卷积核确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代卷积核中心像素的灰度值。
在本实施方式的一个具体实施例中，采用一维高斯低通滤波法对条状伪影图像进行去噪处理。首先构造极坐标系的横轴θ方向的一维滤波器，设定卷积核的矩阵尺寸为n×m(n为卷积核矩阵的行数，m为卷积核矩阵的列数)。其中，卷积核的矩阵尺寸与条状伪影的宽度有关，条状伪影越宽，卷积核的矩阵尺寸应设定为更大。本实施方式中，当条状伪影的宽度小于阈值时，设定n≤3，例如可优选为n为3。然后将卷积核沿横轴θ方向移动，扫描条状伪影图像中的每一个像素。对于卷积核中心像素的值G(x)，都由其本身和邻域内其他像素的值经过加权平均后得到，计算方式如下：
Figure PCTCN2022141019-appb-000007
其中，σ是标准差，又叫做高斯半径，σ2表示方差。
当卷积核扫描完条状伪影图像中的所有像素，即完成图像去噪，得到模糊条状伪影图像。经本实施方式去噪后得到的模糊条状伪影图像的图像平滑度具有明显提升，同时能有效降低噪声。
步骤S400中，第二转换处理为直角坐标变换；对第二环状伪影转换图像进行第二转换处理，获得第三环状伪影转换图像，包括：
S410、对第二环状伪影转换图像的各像素进行直角坐标变换，将各像素的极坐标转换为直角坐标系中的直角坐标；
S420、基于直角坐标，将第二环状伪影转换图像的各像素配置到直角坐标系中，以将模糊条状伪影图像转换为模糊环状伪影图像，以得到的模糊环状伪影图像作为第三环状伪影转换图像。
由于得到的模糊条状伪影图像为极坐标系中的图像，因此需要对其进行极坐标逆变换，将其转换为直角坐标系中的图像，得到模糊环状伪影图像。在直角坐标系中，模糊环状伪影图像中的伪影也表现为环状伪影。直角坐标转换为极坐标转换的逆过程，对于极坐标系中的一个点(θ，ρ)，其对应的直角坐标系坐标为(x，y)，极坐标逆变换公式如下所示：
Figure PCTCN2022141019-appb-000008
通过上述步骤将原始CT图像中的环状伪影完全提取出来，在步骤S500中，对原始CT图像与模糊环状伪影图像执行相减处理，从原始CT图像中减去模糊环状伪影图像，即可将原始CT图像中的环状伪影去除，得到去除伪影的CT图像。
本实施方式从环状伪影的边缘特性入手，通过非局部均值滤波和极坐标变换将两者分开，通过坐标变换的方法将直角坐标系中的环状伪影变为极坐标系中的线状伪影，再采用一维高斯低通滤波进行处理，将图像平滑模糊化，利用原始环状伪影图像减去处理后的图像得到去除环状伪影的图像，提高了环状伪影处理的精确性，对原始CT扫描图像的矫正更加彻底，可以得到质量较好的去伪影图像，矫正后的去 伪影图像边缘保存完整，具有较高的信噪比。
如图3所示，在本发明的第二方面，提供一种CT图像环状伪影的处理装置，包括：
数据获取模块，被配置为获取具有环状伪影的原始CT图像；
图像处理模块，被配置为对原始CT图像进行第一滤波处理，提取原始CT图像中的环状伪影图像；
第一图像转换模块，被配置为对环状伪影图像进行第一转换处理，获得第一环状伪影转换图像，并对第一环状伪影转换图像进行第二滤波处理，得到第二环状伪影转换图像；
第二图像转换模块，被配置为对第二环状伪影转换图像进行第二转换处理，获得第三环状伪影转换图像，第二转换处理为第一转换处理的逆过程；
伪影去除模块，被配置为对原始CT图像与第三环状伪影转换图像执行图像相减处理，得到不包括环状伪影的目标CT图像。
如图4所示，在本发明的第三方面，提供一种CT图像环状伪影的处理***，包括：
CT扫描设备，用于对目标进行CT扫描，以采集原始CT图像；以及
上述的CT图像环状伪影的处理装置。其中，目标为全直径岩心。
如图5所示，在本发明的第四方面，提供一种电子设备，包括：
存储器，存储有计算机可读指令；
处理器，被配置为读取存储器存储的计算机可读指令，以执行上述的CT图像环状伪影的处理方法。
其中，图5显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。如图5所示，电子设备600包括中央处理器601(Central Processing Unit，CPU)，其可以根据存储在只读存储器602(Read-Only Memory，ROM)中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器603(Random Access Memory，RAM)中的程序而执行各种适当的动作和处理。在随机访问存储器603中，还存储有***操作所需的各种程序和数据。中央处理器601、在只读存储器602以及随机访问存储器603通过总线604彼此相连。 输入/输出接口605(Input/Output接口，即I/O接口)也连接至总线604。
以下部件连接至输入/输出接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如局域网卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至输入/输出接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。
特别地，根据本申请的实施例，各个方法流程图中所描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理器601执行时，执行本申请的***中限定的各种功能。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本申请实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本申请实施方式的方法。
在本发明的第五方面，提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令在被处理器执行时使得处理器被配置成执行上述的CT图像环状伪影的处理方法。
机器可读存储介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体，可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子 包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并 不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上结合附图详细描述了本发明的可选实施方式，但是，本发明实施方式并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施方式的技术构思范围内，可以对本发明实施方式的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施方式的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施方式对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施方式的思想，同样应当视为本发明实施方式所公开的内容。

Claims (12)

  1. 一种CT图像环状伪影的处理方法，其特征在于，包括：
    获取具有环状伪影的原始CT图像；
    对所述原始CT图像进行第一滤波处理，提取所述原始CT图像中的环状伪影图像；
    对所述环状伪影图像进行第一转换处理，获得第一环状伪影转换图像，并对所述第一环状伪影转换图像进行第二滤波处理，得到第二环状伪影转换图像；
    对所述第二环状伪影转换图像进行第二转换处理，获得第三环状伪影转换图像，所述第二转换处理为所述第一转换处理的逆过程；
    对所述原始CT图像与所述第三环状伪影转换图像执行图像相减处理，得到不包括环状伪影的目标CT图像。
  2. 根据权利要求1所述的CT图像环状伪影的处理方法，其特征在于，所述第一滤波处理为非局部均值滤波处理；
    对所述原始CT图像进行第一滤波处理，提取所述原始CT图像中的环状伪影图像，包括：
    对所述原始CT图像进行非局部均值滤波处理，获得不包括环状伪影的背景图像；
    对所述原始CT图像与所述背景图像执行图像相减处理，得到所述原始CT图像中的环状伪影图像。
  3. 根据权利要求1所述的CT图像环状伪影的处理方法，其特征在于，所述第一转换处理为极坐标变换；
    对所述环状伪影图像进行第一转换处理，获得第一环状伪影转换图像，包括：
    对所述环状伪影图像的各像素进行极坐标变换，将各像素的直角坐标转换为以等中心点为原点的极坐标系中的极坐标；
    基于所述极坐标，将所述环状伪影图像的各像素配置到所述极坐标系中，以将所述环状伪影图像转换为条状伪影图像，将得到的条状 伪影图像作为第一环状伪影转换图像。
  4. 根据权利要求3所述的CT图像环状伪影的处理方法，其特征在于，对所述第一环状伪影转换图像进行第二滤波处理，得到第二环状伪影转换图像，包括：
    构建所述极坐标系横轴方向的一维滤波器，所述一维滤波器的卷积核矩阵尺寸为n×m；
    使用所述一维滤波器，沿所述极坐标系横轴方向依次对所述第一环状伪影转换图像中的每一像素进行高斯低通滤波处理，以得到的模糊条状伪影图像作为第二环状伪影转换图像。
  5. 根据权利要求4所述的CT图像环状伪影的处理方法，其特征在于，构建所述极坐标系横轴方向的一维滤波器，包括：
    获取所述第一环状伪影转换图像中条状伪影的宽度，当所述条状伪影的宽度小于阈值时，确定n为3。
  6. 根据权利要求4所述的CT图像环状伪影的处理方法，其特征在于，所述第二转换处理为直角坐标变换；
    对所述第二环状伪影转换图像进行第二转换处理，获得第三环状伪影转换图像，包括：
    对所述第二环状伪影转换图像的各像素进行直角坐标变换，将各像素的极坐标转换为直角坐标系中的直角坐标；
    基于所述直角坐标，将所述第二环状伪影转换图像的各像素配置到所述直角坐标系中，以将所述模糊条状伪影图像转换为模糊环状伪影图像，以得到的模糊环状伪影图像作为第三环状伪影转换图像。
  7. 根据权利要求1所述的CT图像环状伪影的处理方法，其特征在于，所述原始CT图像由对全直径岩心进行扫描后得到。
  8. 一种CT图像环状伪影的处理装置，其特征在于，包括：
    数据获取模块，被配置为获取具有环状伪影的原始CT图像；
    图像处理模块，被配置为对所述原始CT图像进行第一滤波处理，提取所述原始CT图像中的环状伪影图像；
    第一图像转换模块，被配置为对所述环状伪影图像进行第一转换处理，获得第一环状伪影转换图像，并对所述第一环状伪影转换图像进行第二滤波处理，得到第二环状伪影转换图像；
    第二图像转换模块，被配置为对所述第二环状伪影转换图像进行第二转换处理，获得第三环状伪影转换图像，所述第二转换处理为所述第一转换处理的逆过程；
    伪影去除模块，被配置为对所述原始CT图像与所述第三环状伪影转换图像执行图像相减处理，得到不包括环状伪影的目标CT图像。
  9. 一种CT图像环状伪影的处理***，其特征在于，包括：
    CT扫描设备，用于对目标进行CT扫描，以采集原始CT图像；以及
    权利要求8所述的CT图像环状伪影的处理装置。
  10. 根据权利要求9所述的CT图像环状伪影的处理***，其特征在于，所述目标为全直径岩心。
  11. 一种电子设备，其特征在于，包括：
    存储器，存储有计算机可读指令；
    处理器，被配置为读取存储器存储的计算机可读指令，以执行权利要求1至7中任一项权利要求所述的CT图像环状伪影的处理方法。
  12. 一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，其特征在于，该指令在被处理器执行时使得所述处理器被配置成执行权利要求1至7中任一项权利要求所述的CT图像环状伪影的处理方法。
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