为了消除光学相干层析成像（OCT）系统中存在的大量散斑噪声，引入了稳健性主成分分析（RPCA）算法。通过分析生物组织在OCT中散斑的产生机制，从而了解OCT系统中散斑噪声的特点。结合OCT系统自身的特点，证明基于RPCA算法的低秩矩阵恢复模型对OCT系统消除散斑噪声有良好的适用性。利用RPCA算法，可以得到将OCT原始图像分解成散斑噪声图像和样品截面图像的最佳估计。RPCA算法能在分离散斑噪声的同时，保留样品自身结构的散斑图样，有效地避免了伪影的生成。通过对比处理后和处理前的图像，结果表明，RP