计算机断层成像(ComputerTomography,CT)技术是当今医疗诊断最常用的技术手段之一。它通过测量X射线在不同方向上穿过人体断层时的累积衰减系数，计算出它们在整个断面上的分布，并以数字图像的形式将之显示出来，以便于医疗工作者对病灶部位的诊断。由于病灶部位对X射线的吸收与其它部位不同，因此，断面上X射线衰减程度的强弱分布能给医疗诊断提供重要信息。但如果扫描断层中出现金属物质，情况就会变复杂。这些金属物质可能是人体内的金属假肢、牙齿填充物、骨头固定螺钉等。作为一种高密度物质，金属对X射线的吸收能力远远高于人体组织，以致穿过金属之后的X射线能量发生急剧衰减，导致对应的投影数据失真，使重建后的图像出现伪影。这类伪影被称为金属伪影。金属伪影会严重降低CT图像的质量，使其难以用于后续的诊断和分析，必须予以去除。　　传统的直接插值方法以滤波反投影(FilteredBackProjection，FBP)为基础，利用插值技术替换掉原始投影数据中受金属物污染的数据，以此来达到去除金属伪影的目的。这类插值修正法能够有效地抑制金属伪影，但是容易产生新的伪影，这是因为插值修正过程造成了投影数据中一些组织信息的丢失。另一种先验图像修正法采用分割技术获取一幅先验图像，然后利用其重投影数据进行金属区的替换，有效避免了组织信息的丢失。但先验图像的获取容易产生误分割的问题，从而导致伪影去除不彻底。为了解决传统方法的缺陷，本文提出了一种改进的金属伪影去除(MetalArtifactsReduction，MAR)方法:首先，采用重投影的方法，在原始投影数据中找出金属投影区;然后，对金属投影区进行线性插值校正，并对重建结果进行全变分(TotalVariation，TV)滤波，获取到一张滤波之后的先验图像;接着，把先验图像的重投影结果与原始投影数据结合，获取修正后的投影数据;最后，采用迭代优化对处理结果进行进一步修复，获得最终结果。实验表明，相比于传统的直接插值法和先验图像法，本文方法能够更加有效地去除金属伪影，同时很好地抑制新伪影的产生。　　本文在分析和总结国内外MAR方法的相关研究成果基础上，针对相应的应用需求，主要做了以下几项工作:　　(1)使用MATLAB开发工具实现了一个简单的CT测试平台，为进一步的理论研究打下基础。　　(2)实现了直接插值金属伪影去除算法和先验图像修正法，总结了它们在去除金属伪影上的优缺点。　　(3)提出了一种改进的MAR方法，并对它进行了算法设计和实验验证。