计算机断层扫描成像技术(Computed Tomography,CT)已广泛应用于医学疾病诊断,根据CT图像,医生可以直观地了解患者身体内部器官及组织结构的细节变化,从而对患者的病情作出正确的判定。然而,在CT扫描成像过程中,病人的身体运动会破坏扫描数据的一致性和完整性,进而引起CT图像模糊失真。这类由身体运动造成的图像模糊会降低CT图像的精确性,从而干扰医生对病情的诊断,也严重制约着CT成像技术的发展。消除运动模糊的影响、获得清晰的CT图像对医学疾病诊断以及CT技术的完善和发展有着重要的作用。本文在详细分析现有的运动模糊CT图像复原技术的基础上,根据运动模糊理论提出了一种针对头部运动模糊CT图像的复原方法。首先,建立了一种头部运动引起CT图像产生模糊过程的数学模型,并假设在CT扫描成像期间头部运动为匀速直线运动,以此为基础建立头部运动点扩散函数;然后,利用Lucy-Richardson算法结合高斯滤波器对头部运动模糊CT图像进行复原处理,从而消除运动模糊的影响,获得清晰的头部CT图像。此外,为了获得建立头部运动点扩散函数所需的运动参数,本文提出一种基于运动伪影特征信息的运动参数计算方法,即利用Sobel算法对头部运动模糊CT图像进行边缘检测,在生成的二值图像上通过手动标记的方式标记运动伪影的关键点,再根据最小二乘法原理将关键点拟合为直线,从而计算出伪影所在直线的斜率以及两条相邻伪影的间距,以此为基础计算出运动角度和运动长度。与其它的运动参数计算方法不同,该方法不需要用其它硬件辅助设备,而是直接根据CT图像本身特性获取运动参数,实用性较高。最后通过对临床头部运动模糊CT图像的复原实验与结果分析可知,利用本文提出的方法能够对头部运动模糊CT图像进行有效复原,具有较高的稳定性和实用性。