近年来,探究波长范围在700～1300nm之间的近红外荧光在医疗手术领域内的应用成为了研究热点。近红外荧光成像具有非侵入性、实时性等优点,在肿瘤定位、癌变诊断等方面具有广泛的应用。在近红外荧光成像中,光源输出光斑的能量分布必须保持均匀,以此判断荧光物质的准确区域,所以需要对激发光源进行评估。除此之外,近红外荧光成像还存在图像背景灰暗、生物组织边界模糊等问题,需要对荧光图像进行优化处理,提高图像质量,从而为医生提供更为精确的辅助。本论文针对以上问题,开展了相关研究,主要的研究内容和成果如下:（1）研究了一种基于光斑图像的激发光源评估方法,基于光斑模式分析理论对比研究了半导体激光器和光纤激光器的输出光斑,结合光斑能量分布均匀性对成像质量的影响,分析了使用LD作为后续荧光实验光源的可行性。（2）研究了面向荧光图像优化处理的算法,包括双边滤波、均值滤波、中值滤波和高斯滤波等滤波算法,以及亮度、对比度调节算法和伪彩化算法,阐述了各种算法的基本原理及逻辑架构,并通过实验对4种滤波去噪算法进行了验证分析和对比,结果表明双边滤波算法在保护图像边缘信息方面具有更好的效果。（3）设计了一种基于双边滤波算法的荧光区域标记算法,该算法能够将图像中的特定荧光区域进行完整轮廓彩色标记;搭建了一种新的近红外荧光成像系统对该算法进行了实验验证,测试结果表明,该算法能够成功得到整体背景清晰、特定荧光区域被彩色标记的荧光图像,并使医生对甲状旁腺组织判断的准确性提升10%。