眼底疾病是致盲的主要原因之一。借助光学相干层析成像技术（OCT），可实现早期眼底疾病的发现和及时治疗，是预防失明的有效手段。为缓解医生的阅片压力，计算机辅助诊断技术逐渐受到关注。然而，受限于眼底OCT数据的隐私性，计算机辅助技术的研究者无法获取数据来开展工作。针对该现状，检索梳理了8个免费的公开的眼底OCT数据库，对涉及的典型眼底疾病的OCT图像特征进行解释，并筛选出64篇基于这些数据做计算机辅助算法的文献，分类阐述了这些工作的贡献。为真正实现计算机辅助技术在眼底疾病早期诊断的临床应用，未来还可以从提高眼底OCT图像的高精度分类的稳定性可重复性和泛化能力、提高对眼底OCT图像的分割能力、提高计算机辅助算法的可解释性三方面进行努力。

基于超宽带光源频谱域相干层析术,提出一种适用于实际系统的多普勒频移标定方法。该方法先用光路模块整体运动替代传统的平面镜运动,使标定方法适用于实际情况,然后在运动中采集一系列随时间变化的光谱,最后通过傅里叶变换分析光谱分布范围。结果表明,相比于传统标定方法,所提标定方法拥有更高的精度,系统轴向分辨率提高了0.34 μm,在实际生物组织成像中有更好的成像效果。

提出了一种基于频域光学相干层析成像(SDOCT)技术的非破坏性玻璃亚表面缺陷(SSDs)定量检测新方法,描述了所搭建SDOCT系统的成像原理和特性, 给出了所重建的玻璃SSDs二维和三维图像。利用所获得的图像, 可以定量获得玻璃SSDs的深度、尺寸和形状。该研究结果对光学零件的加工和应用具有重要意义。

在频域光学相干层析(SDOCT)系统中，样品仅在焦深范围内有高横向分辨率，在焦外分辨率降低。干涉合成孔径显微术(ISAM)是一种三维图像重构算法，可以改善离焦区的图像模糊状况，达到在所有成像深度中都可以获得焦平面处横向分辨率的效果，同时可以解决SDOCT中系统的横向分辨率和成像深度之间的矛盾。介绍了ISAM重构算法的原理和适用的范围，对比分析了传统SDOCT成像算法和经过ISAM重构算法处理的成像图像结果。将非均匀快速傅里叶变换引入ISAM算法，实验结果表明该方法极大地节省了运算时间，提升了实时成像高分辨率SDOCT系统的性能。

针对数字全息图像背景去除的问题, 提出两种全息图像重建去背景的方法: 背景减弱法和自适应滤波法.搭建了共轴数字全息显微成像实验系统, 利用该系统分别对洋葱表皮、植物根茎横切标本、叶片气孔标本和血细胞标本进行背景去除和图像重建.通过光强分布曲线、对比度计算等证明了自适应滤波方法在共轴数字全息结构中去除背景的有效性.实验结果表明, 根据环境、样品等不同, 全息图的背景也会发生变化.基于此结果, 将全息数字显微图像分为三类, 并针对不同的背景特点, 得出了获取最佳重建图像应采用的有效去除背景方法.研究结果有助于共轴光路数字全息显微术中的重建成像.