微血管图像所含的信息可反映出病变组织形态，通过对微血管图像所含信息的分析可以为疾病的诊断、预防以及病后恢复提供基础支持。但是在微血管图像在获取的过程中，由于图像采集对象的肢体活动导致感兴趣区域的微血管图像偏离相机所能对焦的区域，以及图像采集对象的心跳搏动导致相机采集到的微血管图像模糊。另外，在微血管图像获取过程中，光学噪声以及电子噪声的存在导致所得到的微血管图像质量偏低。为了解决因活体小动物肢体活动造成感兴趣区域的微血管偏离相机所能对焦的区域及活体小动物因心跳搏动造成与相机之间的距离发生变化导致采集到的显微图像清晰度不高、模糊程度比较严重的问题，本文使用VisualStudio2012开发套件在MFC基础下设计和实现了小动物活体显微图像采集移动平台，实现了当活体小动物偏离相机所能对焦的区域时，图像采集移动平台向活体小动物偏移的反方向进行位移补偿，使得感兴趣区域的微血管再次进入相机所能对焦的区域。然后，设计以及实现了平台移动的遥控控制，实现实时、精确地控制感兴趣区域的微血管图像进入相机所能对焦的区域之内，避免通过手动调节或者开关控制造成的感兴趣区域的微血管图像再次偏离相机所能对焦的区域，实现对显微图像采集相机位置实时精确定位，提高了采集到的微血管图像清晰度，一定程度上解决了光学噪声对微血管图像的影响。最后，使用稀疏表示的方法对微血管图像进行去噪处理，使用K-SVD算法根据所要处理的微血管图像特点学习训练出适合该微血管图像的字典，通过OMP稀疏分解方法求得去噪后的图像，经稀疏去噪后的微血管图像与原始噪声图像相比，图像质量提高了许多。相对其他的去噪算法来说，本文提出的基于稀疏表示对显微图像进行去噪处理的方法具有自适应性，可随着所要去噪处理的图像不同，训练学习出适合该图像去噪的字典。