X射线计算机断层扫描(X-ray Computed Tomography, X-CT)是电子计算机技术和X射线成像技术相结合的一项医学诊断方法。由于电子计算机技术近年来的快速发展,这个方法已成为目前最常见的医学临床诊断手段之一。高分辨率的X-CT图像能够准确地检测出人体待测断面上组织之间放射衰减特性的微小差异,以数字图像的形式将其显示,并且能够精细地分辨出断面组织的不同密度,从而进行医学对比、分析和诊断。光学相干层析成像(Optical Coherence Tomography, OCT)技术是另一种有效的生物医学成像手段,近年来也得到了快速的发展。这种成像模式以低相干成像技术为基础,应用共焦成像技术和外差探测方法等的优点,能够非侵入性地对活体内部进行可视化观察。这个方法只应用相干光进行成像,不需要进行生理切片等创伤性手段来进行探测,所以没有任何辐射危险和创伤,比X-CT成像等医学影像技术安全,能够无损检测,故而被称为“光学活检”。虽然上述医学成像模式具有广泛而重要的应用,但是由于受自身设备性能和外部条件等因素的影响,医学图像仍有着很多不可避免的缺陷。例如,图像模糊不清或者图像边界不明显等。此外,在医学图像的形成和传输的过程中,其像质也会受到一定的影响。这些都给医生的图像判读和准确诊断造成了一定的困难和障碍。为了增强医学图像的质量,使医生对病变部位和解剖结构进行更加清晰的观察和分析,提高诊断正确率,对医学图像的后处理就变得很有必要。首先,本文介绍了CT和OCT成像技术的研究背景、意义和国内外研究现状,并阐述了CT和OCT成像的原理及其详细计算过程。其次,介绍了Gaussian滤波、Yaroslavsky滤波、非局部平均算法和离散余弦变换(DCT)等四种数字图像去噪的经典算法,并应用以上四种算法对于测试图像进行了实验分析,通过观察图像的去噪效果,总结了各个去噪算法的优缺点。最后,本文重点研究了对于自相似滤波和分块DCT滤波算法的改进。一方面,改进的自相似算法对各相似窗进行DCT处理后求出两个权值,再与原权值组合得到最终权值,此方法对图像的去噪效果进行了提升。另一方面,改进的分块DCT滤波算法在计算目标像素值时,考虑所求像素点在像素块里不同位置时估计值与真实值之间的差异,将目标像素点在像素块中不同位置时得到的估计值按对应的位置形成估计值矩阵,对估计值矩阵进行非局部平均处理以求出目标像素值,更好地估计像素点的真实值,得到了更好的去噪效果。最后,对改进的相似算法和分块DCT滤波算法提出了不足之处,并对下一步的研究工作提出了建议。