计算机断层扫描成像(Computed Tomography，CT)具有非常高的空间分辨率，能够无损检测物体的内部结构等特点，因此被广泛的应用于医疗诊断和工业探伤等领域。金属伪影问题一直是CT成像的重要问题之一。金属伪影严重降低了CT图像的质量，给后续医生的诊断和计算机程序分析处理带来了很大的困难。因此，如何降低图像伪影成为在该领域研究的难点和热点。本文首先简单介绍了CT成像技术、金属伪影的成因和CT重建理论，然后分析了目前主流算法的不足，最后在归一化的基础上提出了基于四阶全变分流的金属伪影校正算法。本文算法的基本步骤是采用Non-Local前置滤波器对原始重建图像滤波，通过合适的阈值分割出金属区域获取金属区域投影；然后对LI-MAR处理后的CT图像利用多阈值分割分成空气、软组织、骨头这几类，获取先验图像及其投影数据；然后对原始投影数据进行归一化，即原始投影数据除以先验图像的投影数据，利用四阶全变分流方法修正完投影数据之后再对其进行反归一化，便得到新的投影数据；通过FBP算法对其重建，重建后的结果初始重建CT图像融合，补偿金属信息。实验结果证明，该算法对去除金属伪影有很好的效果，而且能够抑制次伪影的产生，并能较好的恢复金属物体周围的组织信息。