1.一种同时稀疏角度CT重建及金属伪影高精度校正方法，其特征在于包括以下步骤：S1，模拟稀疏角度采样下受射束硬化影响的投影数据，即获得稀疏采样且含金属迹的正弦图样；

S2，对正弦图样插值处理得到全采样尺寸的正弦图，并将该正弦图作为正弦域的初始正弦图；

S3，根据伪影的可加性性质，对含大量伪影的CT图像进行初步分解，得到图像域的初始估计图像和伪影域的初始伪影图像；

S4，建立多域优化模型，对构建的多域优化问题进行交替迭代最小化求解；

多域优化模型的建立：受金属影响的归一化正弦图是均匀的，选择校正归一化正弦图，干净正弦图 写成 ，其中 是从先前正弦图获得的归一化系数， 则是归一化正弦图，多域SVMAR优化问题公式化为：      （1）

其中 为二元金属迹掩膜，金属投影区域为1，非金属投影区域为0， 为拉东变换，即正向投影， 为二元稀疏采样矩阵，其中稀疏采样采集到的部分为1，未采集部分为0， 为归一化系数， 表示l1范数，并且紧框架 满足紧属性 ；

S5，分别对正弦域、图像域和伪影域进行迭代更新；

具体过程为：

利用交替迭代方法来求解定义的多域SVMAR优化问题，并利用近端算子来解决每个子问题，在第t+1次迭代时， 、和 交替更新如下：固定 、 ，更新 ：

    （2）

对上式进行二次逼近并用近端算子表示后得到：

                     （3）其中 ，

为与正则化项 相关的近端算子；

固定 、 ，更新 ：

                （4）

的更新规则写为：

                       （5）其中 ，紧框架W满足紧性质 ，因

此，式（5）表示为：

                     （6）其中 是软阈值函数， 是阈值；利用一种深度阈

值网络来从伪影图像的系数自适应地确定阈值，即 ， 表示提出的深度阈值网络；

固定 、 ，更新 ：

   （7）

的更新规则写为：

                         （8）其中 ；

S6，输出重建的高精度CT图像。

2.根据权利要求1所述的一种同时稀疏角度CT重建及金属伪影高精度校正方法，其特征在于：步骤S1中模拟SVCT数据采集，首先模拟X射线束对含金属植入物的待测物体进行稀疏角度扫描；其次在穿透过程中射线强度发生不同程度衰减；最后由探测器接收得到高度不完备的投影数据；规定以360×641大小的投影数据为全采样投影数据，即在0到360度之间均匀地采样360个投影视图，通过下采样的方式得到欠采样率为×6、×4、×2的投影数据，即投影视图大小分别为60×641、90×641、180×641。

3.根据权利要求2所述的一种同时稀疏角度CT重建及金属伪影高精度校正方法，其特征在于：步骤S1中基于稀疏角度CT设备成像系统的投影数据主要特征有：投影数据的y轴代表投影视图的个数，投影数据的x轴代表探测器元件的数量。

4.根据权利要求1所述的一种同时稀疏角度CT重建及金属伪影高精度校正方法，其特征在于：步骤S2通过对测量的投影数据进行预处理，获得全视图采集数据，插值模型描述为，其中 通过对输入正弦图进行零填充来扩大投影角度的数量，将其恢复为全采样正弦图的大小，使用线性插值LI方法校正正弦图的金属迹，以获得初始输入的正弦图，其公式为 。

5.根据权利要求4所述的一种同时稀疏角度CT重建及金属伪影高精度校正方法，其特征在于：步骤S3使用滤波反投影FBP从正弦图中获得具有严重伪影的CT图像 ，表示为，根据金属伪影的可加性性质，受伪影影响的CT图像能够分解为底层图像和伪影图像，因此 分解为其底层的CT图像和伪影图像；金属植入物的CT图像有两个区域：金属部分和非金属部分，由于金属比正常组织具有更高的CT值，分解模型推导为，其中 是二进制非金属掩模，金属掩膜区域等于0，其他区域为1，是底层的无伪影CT图像， 是伪影图像， 表示元素乘积，通过以上图像预处理步骤，初步得到了正弦域、图像域和伪影域的初始输入图像。