光学层析成像技术利用近红外光作为探测光源,对生物组织的光学特性参数(如散射系数和吸收系数)进行成像。因为生物组织的光学特性参数与其功能信息密切相关,所以它是一种功能性成像方式。由于该技术对生物组织体具有无损伤性,并且还具有其他成像技术所不具备的优点,如连续实时性和便携性等,因此光学层析成像技术已经成为研究的热点,具有很高的研究价值。本文首先研究了扩散方程作为光学层析成像问题的正向模型的精确性及其适用条件。应用Monte-Carlo(MC)模拟方法,分别给出了强、弱两类散射介质中光学CT正向问题的数值模拟结果,并将其与基于扩散方程的数值计算结果进行了比较。实验结果表明,扩散方程可以较为准确地描述光子在强散射介质中的输运过程;但对弱散射介质扩散方程模型却存在较大的误差,因而不适用于该种情况下的图像重建。其次,提出了一种正则化共轭梯度OT图像重建算法,通过引入图像熵和局部平滑函数作为正则化项有效改善了重建问题中的病态特性,提高重建图像的质量。最后,提出一种多分辨率的OT图像重建算法。该方法首先根据图像的先验信息,利用Delaunay三角剖分规则,在整个成像区域形成疏密度不等的网格划分,然后在此网格上实现OT图像的多分辨率重建。实验表明,多分辨率的图像重建算法在提高重建精度和重建速度方面具有很好的效果。