In CT (computed tomography) images, streak artifacts caused by the presence
of metal implants and inhomogeneous estimation of tissue density are
reduced or eliminated. The algorithm has two basic steps: 1) illumination
correction and 2) adaptive 3D filtering. The algorithm starts by
estimating the direction of the streak and the degree of inhomogeneous
densities by gray scale morphology dilation. Then, it proceeds to estimate
the correct densities based on the estimations and to reduce the streak by
an adaptive 3D filtering whose parameters depend on the streak direction
and the local image contrast.
En imágenes de CT (tomography computado), los artefactos de la raya causados por la presencia de los implantes del metal y la valoración no homogénea de la densidad del tejido fino se reducen o se eliminan. El algoritmo tiene dos pasos básicos: 1) corrección de la iluminación y 2) filtración adaptante 3D. El comienzo del algoritmo estimando la dirección de la raya y el grado de densidades no homogéneas por la dilatación gris de la morfología de la escala. Entonces, procede a estimar las densidades correctas basadas en las valoraciones y a reducir la raya por una filtración adaptante 3D de quién parámetros dependen de la dirección de la raya y del contraste local de la imagen.
