一种基于多能级数据与物理先验融合的双域伪影校正方法

本发明公开一种基于多能级数据与物理先验融合的双域伪影校正方法，通过构建多能级数据采集、双域协同校正与物理模型约束相结合的完整技术方案，实现了弥散性金属伪影的高效精准去除，其有益效果覆盖医疗、工业、安防、航空航天等多个领域，具备极强的通用性与适配性。基于多能级慢切换扫描协议，通过动态调整射线源参数完成至少两个能量级别的全角度扫描，获取的完整多能级投影数据，经通道维度拼接的图像融合方法转化为高维张量，构建的多通道虚拟图像完整保留目标物体各能量下的衰减特征与结构信息，为深度学习网络提供更全面、具区分度的输入源，从根本上筑牢不同领域精确校正的数据基础，适配各类含金属目标的成像场景。