一种OCT图像噪声去除方法

本发明涉及一种OCT图像噪声去除方法，该方法构建内容相同但噪声不同的3D配对训练数据，构造的3D图像组可利用相邻噪声图像的共享信息强化网络模型对图像内容的学习能力，利用noise2noise思想进行3D图像组训练学习，去噪时仅需对单张图像通过随机降采样操作构造3D图像组输入3D去噪网络预测输出并压缩，从而实现单张图像的噪声去除。解决了眼科检查中OCT图像去噪对干净无噪声图像的依赖性、易生成图像假结构、效果有限的问题，本发明可更好地实现OCT噪声图像的噪声去除，避免对干净数据的依赖性，降低数据集采集难度，无需牺牲时间分辨率及避免去噪延迟；仅需对单张待去噪图像构建3D子序列，增加信息共享用于提升去噪效果。