OCT(Optical Coherence Tomography，光学相干层析技术)是一种基于白光干涉的光学成像技术，可以对生物组织内部微观结构进行横断面层析成像。OCT技术以其无损伤、非介入、分辨率高等优点，在科学研究和生物医学等领域具有广泛的应用前景。　　 本文针对OCT中图像分辨率和清晰成像范围相互矛盾的缺点，深入分析光谱OCT系统的扫描模型和高斯光束自身的影响，借鉴合成孔径雷达(SyntheticAperture Radar，SAR)的数据处理方法，在课题组近似波数域算法研究的基础上，利用合成孔径算法实现了图像重构，获得了分辨率一致的图像。　　 论文主要完成了以下工作：　　 1.详细分析了光谱OCT的基本成像原理和系统扫描模型，借鉴合成孔径雷达的数据处理方法，提出了用于横向扫描和旋转扫描的合成孔径算法来实现图像重构，提高了图像的分辨率。　　 2.根据光谱OCT系统的横向扫描结构，研究了OCT的衍射物理模型，分析了高斯光束的宽度和波前对图像质量的影响，在此基础上推导出散射的前向模型和图像重构步骤，得到参考光、样品光以及干涉光谱数据的表达式。　　 3.比较了SAR的距离多普勒(Range Doppler，RD)算法和波数域算法，提出了改进的RD算法，将光谱数据的二维处理分解成两个一维处理：利用波数域的变量替换进行横向距离徙动校正，利用匹配滤波器进行纵向压缩，分别提高了图像的横向和纵向分辨率。为了将OCT技术应用于内窥成像，提出了基于旋转扫描的合成孔径算法，改善了图像质量。　　 4.针对影响图像质量的主要参数，利用MATLAB进行了横向扫描和旋转扫描的仿真模拟，并搭建光纤型光谱OCT系统，选取新鲜猪肝作为样品进行实验。实验结果与仿真结论相一致，由此验证了算法的正确性。