1.基于MVCT图像消除KVCT图像中金属伪影的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)使用刚性配准对CT扫描获得的KVCT图像和MVCT图像进行配准；

(2)利用NMAR算法消除配准后的MVCT图像中的金属伪影；

(3)采用radon变换对KVCT图像和步骤(2)得到的MVCT图像进行前向投影，得到两幅图像的投影数据；

(4)建立优化模型，其具体为 其中，X表示待重建的图像，XM表示步骤(2)得到的MVCT图像的投影数据，XK表示KVCT图像的投影数据，是梯度算子；然后，令U＝X-XM，f＝XK-XM，则可得最终优化模型为其中， 表示U关于x的一阶偏导， 表示U关于y的一阶偏导，μ是常量；

(5)优化重建，根据优化模型，得到去除金属后的KVCT图像的投影数据，然后对其进行重建并插入金属，得到消除金属伪影后的KVCT图像。

2.根据权利要求1所述基于MVCT图像消除KVCT图像中金属伪影的方法，其特征在于：步骤(5)所述重建具体是，对优化后得到的去除金属的KVCT图像的投影数据进行iradon变换。

3.根据权利要求1或2所述基于MVCT图像消除KVCT图像中金属伪影的方法，其特征在于：还包括使用Split Bregman算法优化最终的优化模型，具体的实现过程如下：分别用dx和dy代替 和 则可将步骤(4)的优化问题转化为约束问题：约束于 该约束问题可以通过

添加惩罚项转化为非约束问题：

然后使用Split Bregman算法可以解决上述约束问题，即：其中， 初始化时，设置

对于U，dx，dy的具体更新过程如下：对于最小化式子

分别求关于U，dx的一阶偏导，并令其为零，即当 时，可得

当 时，可得0＝0，当 时，可得 由此推出，

同理，用 代替 然后用 代替 可得出：