1.一种基于扩散相干光谱图像的脑血流量检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100，利用扩散相干光谱成像系统测定待测局部脑组织，获得扩散相干光谱图像序列和暗电流图像序列；

S200，根据所述扩散相干光谱图像序列和暗电流图像序列，进行流速特征增强处理，得到特征增强图像序列和流速特征区域图像序列；

S300，根据所述流速特征区域图像序列，计算局部区域图像序列和静态散射图像序列；

S400，根据所述局部区域图像序列和静态散射图像序列，计算动态散射流速图像序列；

S500，根据所述特征增强图像序列和动态散射流速图像序列，进行图像校正处理，得到相对流速图像序列；

S600，根据所述相对流速图像序列，得到局部脑血流相对指数序列；

S700，根据所述局部脑血流相对指数序列结合血管管径测量方法，得到该待测局部脑组织随时间变化的局部脑血流量。

2.根据权利要求1所述的一种基于扩散相干光谱图像的脑血流量检测方法，其特征在于，在S100中，利用扩散相干光谱成像系统测定待测局部脑组织，获得扩散相干光谱图像序列和暗电流图像序列的方法为：S101，设定扩散相干光谱成像系统的CMOS相机的曝光时间为T ms，即在每秒内采集1/T3

×10帧；设置所述扩散相干光谱成像系统的激光光源关闭输入，在采集时间t秒内，所述3

CMOS相机记录t/T×10帧暗电流图像；由计算机进行灰度预处理后得到暗电流图像序列；

S102，设定在采集时间t秒内，设置所述扩散相干光谱成像系统的激光光源打开输入，将所述扩散相干光谱成像系统的入射光源光纤探头和探测光纤探头之间的距离设定在1.5

2.5 cm范围之间，接触于待测局部脑组织表面进行测定；

~

S103，所述扩散相干光谱成像系统的探测光纤采集所述待测局部脑组织表面漫反射的扩散相干光束，传输至CMOS相机的光敏面上形成扩散相干光谱图像；

3

S104，设定在采集时间t秒内，所述CMOS相机总记录t/T×10帧所述扩散相干光谱图像，由计算机进行灰度预处理后得到扩散相干光谱图像序列。

3.根据权利要求1所述的一种基于扩散相干光谱图像的脑血流量检测方法，其特征在于，在S200中，根据扩散相干光谱图像序列和暗电流图像序列，进行流速特征增强处理，得到特征增强图像序列和流速特征区域图像序列的方法为：S201，设定所述扩散相干光谱图像序列为I(x, y, z)，所述暗电流图像序列为O(x, y, z)，其中I(x, y, z)和O(x, y, z)分别表示在第z帧所述扩散相干光谱图像和所述暗电流图像在像素点坐标(x, y)上的灰度值，初始化x = 1, y = 1, z = 1；其中设定图像分辨率尺寸大小为[M, N]，x值取值范围为[1, M]，y值取值范围为[1, N]，z值取值范围为[1, t/T3

×10 ]；设定时间域窗口长度大小为Nt帧，时间域窗口序号为n，n值取值范围为[1, floor(z/Nt)]；其中floor函数为高斯取整，即n值不超过z/Nt的最大整数，初始化n = 1；

S202，在第z帧时遍历像素点坐标(x, y)的取值范围，根据所述扩散相干光谱图像I(x, y, z)和所述暗电流图像序列O(x, y, z)，计算特征校准图像序列Q(x, y, z)：其中Q(x, y, z)表示为在第z帧所述特征校准图像的像素点坐标为(x, y)上的特征校准值，na(z)表示为在第z帧所述暗电流图像中的校准因子；

S203，判断z值是否等于n×Nt，是则根据所述特征校准图像序列Q(x, y, z)，在第n个时间域窗口内遍历z = [Nt(n‑1)+1, ..., nNt ]时，对应遍历像素点坐标(x, y)的取值范围，计算特征增强图像序列R(x, y, n)：其中R(x, y, n)表示为第n个时间域窗口中所述特征增强图像在像素点坐标为(x, y)上的灰度值； 为R(x, y, n)在第n个时间域窗口内对应像素点坐标为(x, y)上的特征相关因子， 为R(x, y, n)在第n个时间域窗口内对应像素点坐标为(x, y)上的特征增强因子， 为所述特征校准图像序列Q(x, y, z)遍历z = [Nt(n‑1)+1,  ..., nNt ]，对应第n个时间域窗口内共Nt帧在像素点坐标为(x, y)上的灰度均值， 和分别为所述暗电流图像序列O(x, y, z)遍历z = [Nt(n‑1)+1, ..., nNt ]，对应第n个时间域窗口内共Nt帧在像素点坐标为(x, y)上的灰度均值和标准方差， 为流速规范化算子；

否则令z值增加1，跳转至步骤S202；

S204，判断n值是否小于floor(z/Nt)，是则令n值增加1，z值增加1，跳转至步骤S202；否则跳转至步骤S205；

S205，根据所述特征增强图像序列R(x, y, n)，计算得到流速特征区域图像序列RI(x, y, n)。

4.根据权利要求3所述的一种基于扩散相干光谱图像的脑血流量检测方法，其特征在于，在步骤S205中，根据所述特征增强图像序列R(x, y, n)，计算得到流速特征区域图像序列RI(x, y, n)的方法为：S2051，设定空间域窗口长度大小为Ns个像素点，则一个空间域窗口单元大小为Ns×Ns个像素点；其中Ns = gcd(M‑2, N‑2)，gcd函数为求最大公约数，即Ns为二维图像分辨率尺寸大小为[M‑2, N‑2]的最大公约数；初始化x = 2，y = 2，n = 1；空间域窗口的扫描序号为2

k，k值取值范围为[1, floor((M‑2)(n‑2)/Ns)]，floor函数为高斯取整，初始化k = 1；

S2052，在第n个时间域窗口时，根据所述特征增强图像序列R(x, y, n)，遍历(x, y)计算流速特征梯度图像序列G(x, y, n)：G(x, y, n)表示为第z帧时所述流速特征梯度图像在像素点坐标为(x, y)上的梯度大小；其中，Gx(x, y, n)，Gy(x, y, n)和Gz(x, y, n)分别表示为在第n个时间域窗口时所述流速特征梯度图像在像素点坐标为(x, y)上的水平梯度大小，垂直梯度大小和时间轴梯度大小；

S2053，判断n值是否大于1，是则在第n个时间域窗口时，在二维图像尺寸大小为(M‑2)×(N‑2)个像素点内遍历所述空间域窗口序号k值的取值范围，以Ns个像素点为步长，从x = 

2, y = 2开始从水平方向和垂直方向移动扫描第k个所述空间域窗口单元，在Ns×Ns个像素点内计算流速特征度量序列D(k, n)和流动特征序列F(k, n)：其中D(k, n)表示为第n个和第n‑1个相邻的时间域窗口之间，计算在第k个空间域窗口单元内与流速线性相关的特征度量值； 为归一化参数；

Rv(k, n)表示为第n个时间域窗口时所述特征增强图像在第k个空间域窗口单元内计算的特征增强均值；Gv(k, n)表示为第n个时间域窗口时所述流速特征梯度图像在第k个空间域窗口单元内计算的特征梯度均值；

其中F(k, n)表示为第n个时间域窗口时所述特征增强图像在第k个空间域窗口单元内的流动特征灰度值，min函数为求最小值；

否则跳转至步骤S2052；

S2054，判断n值是否小于floor(z/Nt)‑1，是则n值增加1，跳转至步骤S2052；否则令n = 

1，跳转至步骤S2055；

S2055，根据所述流速特征度量序列D(k, n)和流动特征序列F(k, n)，遍历k值取值范围，计算流速特征序列L(k)：L(k)表示为在第k个空间域窗口单元内的流速特征序列；

S2056，遍历k值的取值范围，判断所述流速特征序列L(k)内是否存在大于流速相关性阈值的流速特征值，是则遍历x和y的取值范围，标记k值对应的空间域窗口单元内的流速特征值V(x, y) = 1；否则标记k值对应的空间域窗口单元内的流速特征值V(x, y) = 0；

V(x, y)表示在像素坐标(x, y)上的流速特征值；其中，

S2057，根据所述流速特征值V(x, y)，遍历n值的取值范围，计算得到流速特征区域图像序列RI(x, y, n) = R(x, y, n)×V(x, y)；其中RI(x, y, n)表示为第n个时间域窗口时所述流速特征区域图像在像素坐标(x, y)上的灰度值。

5.根据权利要求1所述的一种基于扩散相干光谱图像的脑血流量检测方法，其特征在于，在S300中，根据所述流速特征区域图像序列，计算局部区域图像序列和静态散射图像序列的方法为：S301，设定所述流速特征区域图像序列的像素尺寸为M1×N1×L1，图像序列坐标为(x1, y1, n1)，图像像素坐标为(x1, y1)；其中x1的取值范围为[1, M1]，y1的取值范围为[1, N1]，n1的取值范围为[1, L1]；

遍历x，y和n值的取值范围，根据所述流速特征区域图像序列RI(x, y, n)，令局部流速特征区域图像序列ROI(x1, y1, n1) = RI(x, y, n)，即同样遍历x1，y1和n1值的取值范围，将第n个时间域窗口时所述流速特征区域图像在像素坐标为(x, y)上的灰度值，对应存入第n1个时间域窗口时所述局部区域图像在像素坐标为(x1, y1)上的灰度值；初始化x1 = 

1，y1 = 1，n1 = 1；

S302，在第n1个时间域窗口时，遍历所述局部流速特征区域图像序列ROI(x1, y1, n1) 上的所有像素坐标(x1, y1)，经过标准偏差滤波处理，得到标准偏差散射特征区域图像序列Std(x1, y1, n1)；

其中Std(x1, y1, n1)表示为第n1个时间域窗口时所述标准散射特征区域图像在像素坐标(x1, y1)上的灰度值；

S303，在第n1个时间域窗口时，遍历所述局部流速特征区域图像序列ROI(x1, y1, n1) 上的所有像素坐标(x1, y1)，经过平均滤波处理，得到平均散射特征区域图像序列Ave(x1, y1, n1)；

其中Ave(x1, y1, n1)表示为第n1个时间域窗口时所述平均散射特征区域图像在像素坐标(x1, y1)上的灰度值；

S304，设定空间统计步长为offset，根据所述标准散射特征区域图像序列Std(x1, y1, n1)和平均散射特征区域图像序列Ave(x1, y1, n1)，遍历图像中所有像素坐标(x1, y1)计算静态散射图像序列Static(x1, y1, n1)：其中，Static(x1, y1, n1)表示为第n1个时间域窗口时所述静态散射图像在像素坐标为(x1, y1)上的静态散射值；mean函数为在空间统计窗口大小为offset×offset个像素点内计算均值；

S305，判断n1值是否小于L1，是则令n1值增加1，跳转至步骤S302；否则令n1 = 1，跳转至步骤S400。

6.根据权利要求1所述的一种基于扩散相干光谱图像的脑血流量检测方法，其特征在于，在步骤S400中，根据所述局部区域图像序列和静态散射图像序列，计算动态散射流速图像序列的方法为：S401，遍历n1值的取值范围，根据所述局部流速特征区域图像序列ROI(x1, y1, n1)，遍历图像中所有像素坐标(x1, y1)计算系统相干因子beta(n1)和动态算子 ：其中，beta(n1)表示为第n1个时间域窗口时，所述系统相干因子的数值； 为遍历所有x1值和y1值计算在M1×N1像素范围内的均值； 表示为在第n1个时间域窗口时，所述动态算子的数值；

S402，遍历n1值的取值范围，根据所述静态散射图像序列Static(x1, y1, n1)、系统相干因子beta(n1)和动态算子 ，遍历图像中所有像素坐标(x1, y1)计算动态散射流速图像序列Dynamic(x1, y1, n1)：其中，Dynamic(x1, y1, n1)表示为第n1个时间域窗口时所述动态散射流速图像在像素坐标为(x1, y1)上的动态散射值。

7.根据权利要求1所述的一种基于扩散相干光谱图像的脑血流量检测方法，其特征在于，在S500中，根据所述特征增强图像序列和动态散射流速图像序列，进行图像校正处理，得到相对流速图像序列的方法为：S501，遍历x，y和n值的取值范围，根据所述特征增强图像序列R(x, y, n)，令局部特征增强图像序列ROI2(x1, y1, n1) = R(x, y, n)，即同样遍历x1，y1和n1值的取值范围，将第n个时间域窗口时所述特征增强图像在像素坐标为(x, y)上的灰度值，对应存入第n1个时间域窗口时所述局部特征增强图像在像素坐标为(x1, y1)上的灰度值；初始化x1 = 1，y1 = 1，n1 = 1；

S502，遍历n1值的取值范围，根据局部特征增强图像序列ROI2(x1, y1, n1)，遍历图像中所有像素坐标(x1, y1)计算系统噪声估值Knoise(n1)：其中，Knoise(n1)表示为第n1个时间域窗口时的系统噪声估值， 为遍历所有x1值和y1值计算在M1×N1像素范围内的均值， 为计算均值，nd为系统噪声因子，定义为系统输入和输出信噪比的比值， 是归一化噪声系数；

S503，遍历n1值的取值范围，根据所述系统噪声估值Knoise(n1)和动态散射流速图像序列Dynamic(x1, y1, n1)，遍历图像中所有像素坐标(x1, y1)计算相对流速图像序列FK(x1, y1, n1)：其中FK(x1, y1, n1)表示为第n1个时间域窗口时所述相对流速图像在像素坐标为(x1, y1)上的相对流速值， 为在第n1个时间域窗口的动态算子。

8.根据权利要求1所述的一种基于扩散相干光谱图像的脑血流量检测方法，其特征在于，在S600中，根据所述相对流速图像序列，得到局部脑血流相对指数序列的方法为：S601，遍历n1值的取值范围，根据所述相对流速图像序列FK(x1, y1, n1)，遍历图像中所有像素坐标(x1, y1)计算相对流速指数序列FV(n1)：其中，FV(n1)表示为第n1个时间域窗口的相对流速指数， 为遍历所有x1值和y1值计算在M1×N1像素范围内的均值；

S602，遍历n1值的取值范围，根据所述相对流速指数序列FV(n1)，计算得到局部脑血流2

相对指数序列BFI (n1)= c / FV(n1) ，其中BFI(n1)为第n1个时间域窗口的局部脑血流相对指数，c为归一化比例常数。