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光学相干层析成像(optical coherence tomography，OCT)因其高分辨率、无损、适合在体操作等优点，适于早期龋甄别检测。但由于系统中存在的噪声，使得图像失真，影响其成像的清晰度，从而为早期龋临床诊断带来困难，故为了便于利用光学相干层析成像技术重建牙齿的原貌信息，需要对其进行去噪预处理。笔者旨在寻找一种适于光学相干层析成像早期龋检测的实时去噪算法。通过采用平均曲率流滤波(nonlinear coherent diffusion，NCD)、非线性扩散拉普拉斯金字塔算法(Laplacian pyramid-based nonlinear diffusion，LPND)、非局部均值滤波(non-local means，NLmeans)3种滤波方法对人离体牙OCT图像进行去噪处理。并分别对3种方法滤波前后的二维图像和一维信号进行定性和定量分析。然后采用归一化均方误差(normalized mean square error，NMSE)、峰值信噪比(peak signal noise ration，PSNR)、边界保持度β(edge preservation)、平均结构相似度(mean structural similarity index，MSSIM)和运算时间(T)5个参数，从噪声抑制、边界保持、运算时间三方面定量比较3种滤波算法对OCT图像的滤波效果。研究结果表明：对于OCT离体牙图像，NLmeans在噪声抑制、图像保真度方面均优于NCD,LPND，该方法不但能有效抑制图像中的噪声，而且保持图像边缘的性能也明显高出其他两种滤波方法，但处理时间太长，不利于实时处理。而LPND能在滤波效果和运算效率两方面达到较好的平衡。在后续研究中，将从NLmean，方法的运算效率改进，结合牙齿不同结构光学特征及OCT系统的噪声统计信息，实现滤波效果及实时性的平衡。