生物医学成像技术的发展,为医学诊断带来了极大的便利,其中比较成熟的技术有超声波和核磁共振等等。随着新技术的出现,势必又会使医学的发展达到新的高峰。光学相干层析成像技术(Optical Coherence Tomography,OCT)就是一种新型的成像技术,它是利用近红外光的相干特性,并结合了外差探测等技术可以对生物组织浅表面进行横断面成像,相比于传统的成像技术具有高分辨率,高探测深度等优点,已被广泛地应用于眼科、皮肤科的疾病诊断与治疗当中。然而,新的技术毕竟涉及到的领域有限,能否发挥其最大的优势并逐步扩大应用范围是研究的重点。本文首先介绍了OCT技术的相关背景,回顾了OCT技术的发展概况,并结合目前OCT技术所面临的问题,确立了本论文研究的重要意义。然后通过分析它在图像降噪和图像分割方面所面临的困难与不足,引出了本论文研究的重点。随后,针对影响OCT图像质量的散斑噪声,提出一种基于小波分解与均值滤波相结合的降噪算法。该算法首先分析散斑噪声产生的原因以及自身特性,把图像变换到对数域中,转换了散斑噪声模型,然后利用小波变换多尺度分解的特点,对图像数据进行分解,保留低频近似的图像信号,分别在水平,垂直和对角线方向的信号上利用均值滤波进行去噪,最后再把各个子信号进行合并,得到降噪处理后的图像结果。在对于膀胱壁OCT图像进行分割方面,提出一种基于纹理分析的改进的区域生长分割算法,目的是区分膀胱壁的层次结构。该算法利用到之前提出的混合降噪算法,首先对膀胱壁的OCT原始图像进行预处理,消除噪声,增强边界信息,然后通过对图像进行局部纹理分析,提取出用于区分层次的纹理特征,再利用这些纹理特征确定区域生长法中种子点的选择,以及生长准则的制定,最终在这些条件下得到分割后的结果。