基于时间统计的激光散斑衬比成像技术是一种全场、无需扫描、实时、高分辨的血流成像技术，目前已被广泛应用于临床医学和神经科学领域，如眼科，皮肤科，神经内科等。当一束相干光照射在粗糙物体表面时，由于干涉效应会在成像后焦面上形成明暗相间的散斑颗粒，物体的运动会造成散斑在时间和空间上的波动；这种技术是基于分析成像散斑在时间上的波动特性(即时间散斑衬比)，对流速进行测量。时间散斑衬比是严重依赖于时间采样统计量以及散斑空间相关长度的，然而具体的定量关系并不清楚。由于时间统计帧数过多会降低时间分辨率，影响快速血流变化的测量；而帧数太少会影响时间散斑衬比的统计准确性，进而导致血流测量不准确。因此定量地研究时间统计帧数与时间散斑衬比的关系非常重要。本文基于Goodman 的模糊和积分散斑统计理论，推导了时间采样统计量与时间散斑衬比之间的关系，定量地提出使用20 帧以上的统计量可以比较准确地估计时间散斑衬比，并通过模型试验进行验证，实验数据和理论模型的拟合线性相关程度达到了98％以上。