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图像在疾病诊断、癌症精准放疗阶段发挥着重要的作用。然而，受ⅹ射线剂量的限制以及现有医疗设备等因素的影响，三维CT图像成像采样间距较大，层间分辨率远低于层内分辨率。为提高CT图像的层间分辨率避免因相邻层CT图像之间存在较大差异对超分辨率重建造成干扰，提出一种在相邻CT图像序列切片间利用上下层的配准信息插值出一个新的中间切片，并对插值得到的中间切片进行修复的方法。首先，利用CLG-TV光流估计模型配准算法估计相邻2幅￠T图像之间的像素运动，得到一个稠密的光流场。从而获得2个连续切片之间精确的像素对应关系，并依据新切片位置对速度矢量进行缩放;然后，利用计算出的速度场在连续2幅图像之间生成初始插值图像。由于相邻切片之间的像素难以一一对应，插值后的图像通常存在像素缺失现象。最后利用序列图像的帧间非局部自相似性，通过求解最优化问题以修复插值图像中像素丢失的区域。在DR-Lab实验室和山东省医学影像学研究所提供的数据集上的实验结果表明，与其他经典方法相比，文中方法能够生成高质量的中间C切片，在定量和定性上提高了层间分辨率。
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