眼底相片是目前眼科疾病诊断的重要依据。新式的行扫描眼底相机拍摄时容易受到环境影响,拍摄得到的照片中可能存在杂光甚至明显的亮斑,影响医生的诊断。目前消除杂光影响的主要方法是在设计光路时降低杂光摄入镜头的可能性,以及在拍摄环境中排除其他光源的干扰,没有在软件层面对杂光和噪声进行消除的实践。本文提出了算法用于处理相机得到的原始图像(视频),生成不含杂光的成像结果。算法主要包括两个部分:第一部分是处理单张图片,设计分割算法确定杂光存在的位置,即待修复区域。计算图像小波系数,在小波系数上根据待修复区域像素的对应相邻点还原待修复区域信息,之后逆小波变换得到修复后的图像。最后使用高斯模糊处理修复区域边缘。第二部分是对连续帧进行融合,通过在傅里叶频域上相关确定帧之间平移变换,配准后在小波域上进行图像融合。融合时依据上文杂光定位结果排除杂光区域的影响,得到不含杂光的最终结果。本文算法在良好地保留图像原有信息的同时,消除了噪声并利用图像信息还原出了受到杂光影响的区域,得到的最终结果和原始图像相比有更好的视觉效果。