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研究神经区域CT图像质量优化问题。针对神经区域浓密、杂乱、结构复杂,引起图像重叠混乱,影响图像清晰效果,传统的神经区域CT图像采集中,无法准确全面的拍摄神经区域的全部有效信息,神经区域CT图像的的真实感差的问题。为解决上述问题,提出了三维特征融合技术的神经区域CT图像优化方法,它能够对神经系统的CT图像加入三维特征元素,通过添加约束条件,增加传统神经区域CT图片清晰度。仿真结果表明,改进方法可对复杂的神经区域进行影像优化,提高传统CT图像的真实感、清晰度和立体度,达到了满意的效果,为CT图像优化提供依据。