光声成像(PAI)是一种混合型生物医学成像技术,它结合了光学成像丰富的对比度和超声成像高空间分辨率的优良特性,同时还具有非入侵、无辐射的优点。其中光声断层成像(PAT)作为更有潜力的深层组织成像技术更是得到了广泛的关注与研究。在PAT系统的成像过程中,生物组织中的光吸收体将会受到激光脉冲的照射,然后由于弹性热膨胀而向外辐射超声波。超声波信号由布置在组织外部的换能器阵列接收并通过应用重构算法来进行成像。PAT系统中用到的传统图像重构算法大多依赖于均匀介质的假设。然而,声学不均匀性广泛存在于各种生物器官中,声速的差异会造成重构图像中产生伪像。不仅如此,骨头、气孔或微气泡的存在还可能会导致强烈的声散射并降低图像质量。在此背景下,本文重点研究了在如何在PAT中应用滤波算法来从失真和受强噪声干扰的信号中重构得到目标图像。本文首先介绍了基于随机矩阵理论的滤波算法在声学成像系统中的应用。回波成像模型中的单次散射信号与多次散射信号在信号矩阵中分别表现出相干性与随机性,以此为基础可以设计相应的滤波器对二者进行分离。本文对该滤波算法与时间反转法和波束形成法的结合分别进行了论证,指出滤波算法与时间反转法的结合可以在强散射介质中获得更好的重构图像。随后,本文还从理论上将该算法由线换能器阵列推广至扇形换能器阵列的情况,拓展了该滤波算法的应用范围。滤波算法在光声成像系统中具有良好的应用前景,然而光声成像系统与反射式超声成像系统的信号储存方式之间的差异导致了基于随机矩阵理论的滤波方法无法直接应用到光声成像系统中。为了将基于随机矩阵理论的滤波算法应用到PAT系统中,本文根据线换能器阵列检测得到的信号向量构造了对应的信号矩阵来研究通过复杂介质传播的宽带光声信号。直达波和散射波同时存在于检测到的声信号中,直达波成分在构造矩阵中表现出固有相干特性,而散射波则在矩阵形式下表现出随机特性。基于二者的特性差异,设计了一种相干滤波器来削弱检测信号中的散射分量。仿真与实验结果表明,通过对滤波后的信号应用时间反转法进行图像重构可以改善成像结果的准确性和信噪比(SNR)。对于本文第三章提出的相干滤波器,矩阵滤波过程中的矩阵截取使得部分声信息不能得到充分利用,从而导致图像失真和成像范围缩小。因此本文进一步提出了一种全矩阵相干滤波器来进一步提高成像质量并保证成像区域的完整。在全矩阵相干滤波器中,旋转和滤波过程得到了改进,从而充分利用所有有效信息。此外,我们还提出了通过计算成像值大小随位置分布的强度因子来补偿多目标成像中的强度失衡。最后,本文将全矩阵相干滤波成像法应用于环形换能器阵列中。整个环形换能器阵列可以被等分为多个部分,每个扇形阵列可以通过相位和幅度补偿近似为线阵列。通过叠加每个部分由全矩阵相干滤波成像法得到的图像结果可以进一步提高图像质量。最后一章对论文内容进行了总结,并对未来的发展趋势进行了展望。