基于区域的图像分割基本上已由 Chan-Vese (CV) 模型解决。 然而，当图像受到超过实际图像对比度的伪影（异常值）和光照偏差的影响时，该模型会失败。 在这里，我们实现了一个用于分割此类图像的模型。 在单个能量函数中，我们引入了 1) 防止强度异常值扭曲分割的动态伪像类，以及 2) 以 Retinex 方式，我们将图像分解为分段常数结构部分和平滑偏置部分。 然后，CV 分割项仅作用于结构，并且仅作用于未被识别为工件的区域。 分割使用相场参数化，并使用阈值动态有效地最小化。 有关理论和算法的完整描述，请参阅 D. Zosso、J. An、J. Stevick、N. Takaki、M. Weiss、LS Slaughter、HH Cao 的论文“Image Segmentation with Dynamic Artifacts Detection and Bias Correction”

该算法可以实现深度学习去除各类图像中的伪影。Unet 发表于 2015 年，属于 FCN 的一种变体。Unet 的初衷是为了解决生物医学图像的问题，由于效果确实很好后来也被广泛的应用在语义分割的各个方向，如卫星图像分割，工业瑕疵检测等。 Unet 跟 FCN 都是 Encoder-Decoder 结构，结构简单但很有效。 Encoder 负责特征提取，可以将各种特征提取网络放在这个位置。 Decoder 恢复原始分辨率，该过程比较关键的步骤就是 upsampling 与 skip-connection。 Unet主要可分为三部分来看分别为左（特征提取），中（拼接），右（上采样） 特征提取部分：它是一个收缩网络，通过四个下采样，使图片尺寸减小，在这不断下采样的过程中，特征提取到的是浅层信息。具体过程是，输入图片然后经过两个卷积核（3x3后面紧跟着一个Relu）以论文原图为例：输入572x572，经过两个卷积核（大小为3x3）大小从572-570-568，然后经过一个Maxpool（2x2）图片尺寸变为284这即为一个完整的下采样，接下来三个也是如此。在下采样的过程中，

建立了一套针对由金属伪影造成的CT图像质量退化的恢复算法。利用Non-Local前置滤波（Non-Local Pre-filter，NL-PF）对原始CT图像进行全局滤波，从而有效地滤除原始图像中的噪声并对射线状金属伪影进行了平滑，其后配合最大互信息量分割算法（Mutual Information Maximized Segmentation，MIMS）从图像中分割出伪影成份，并利用其周围非伪影部分的像素对伪影类像素进行插值处理得到一个称之为“伪组织”类的图像。最后，通过融合“伪组织”图像的sinogram和原始CT图像的sinogram，得到校正的sinogram并采用滤波反投影重建算法完成金属伪影的CT校正图像。利用所提出的方法可以对含有金属伪影的CT图像进行有效伪影消除，其中射线状伪影消除效果显著。另外，此方法还可以锐化器官轮廓，避免了临床上由于金属伪影导致的放射治疗效果下降。实验表明，金属伪影消除算法可以有效地消除高密度物体造成的金属伪影，从而提高临床诊断和治疗的效果提供技术支持。

探测器像元响应的不一致、光源能不稳定等因素使得计算机层析(CT)图像中含有较多的环形伪影，严重降低了图像质量，影响了图像的三维重建和量化分析，为此提出了基于极坐标变换与傅里叶变换后低通滤波的算法去除环形伪影。通过极坐标变换将直角坐标下的环形伪影转化为极坐标下的线性伪影，然后对线性伪影图像进行傅里叶变换获得频谱图像，进而设计二维低通滤波器进行滤波处理，最后通过傅里叶逆变换与坐标逆变换获得校正后的图像。利用Matlab软件，编写程序对算法进行验证，结果表明，该算法能够有效地去除环形伪影，使图像内部细节清晰可见，并且保护了图像边缘信息，提高了图像的信噪比；另外，使用该方法处理100张切片图像只需3.5 min，可满足批量处理的需求。

1.阴影贴图是用于投射阴影最实用也最流行的方法之一。虽然它并不总是像阴影体一样准 确（且通常伴随着讨厌的伪影），但阴影贴图实现起来更简单，可以在各种情况下使用，并 享有强大的硬件支持。 2.阴影贴图基于一个非常简明的想法：光线无法看到的任何东西都在阴影中。也就是说， 如果对象＃1 阻挡光到达对象＃2，等同于光不能“看到”对象＃2。

1.openGL软阴影，消除硬阴影，消除阴影中的锯齿，和伪影 2.生成柔和阴影——百分比邻近滤波（PCF） 3.有多种方法可以用来模拟半影效果以在软件中生成柔和阴影。最简单也最常见的一种方 法叫作百分比邻近滤波（Percentage Closer Filtering，PCF） 4.在PCF 中，我们对单个点周围 的几个位置的阴影纹理进行采样，以估计附近位置在阴影中的百分比。

CT_Ring_artifacts_removal 具有径向中值滤波的环形伪影去除算法。

三个系统参数误差引起的CT图像伪影的形成机理及校正

CT图像中金属伪影的一种校正方法，孙树文，罗守华，CT图像中，由于衰减系数剧烈变化产生的星放射状伪影称为“金属伪影”，它们对断层结构的判断带来很大困难，因此需要有效的方法对�

这是 F. Brun 等人提出的环去除滤波器的一个实现（还有演示图像）。 一种在重建断层扫描图像中去除环形伪影的改进方法 (2009) IFMBE Proceedings, 25(4):926-929。