光学相干断层扫描(OCT)是用于监视和诊断眼部疾病的强大技术。然而,斑点噪声对OCT图像质量产生有害影响,这阻碍OCT辅助诊断的发展。受到深度学习快速发展的启发,本文将图像去噪问题视为图像的生成问题,并提出一种基于条件生成对抗网络(cGAN)的方法,通过学习有噪图像到无噪图像的映射来实现去噪过程。实验结果表明,本文提出的方法在视觉效果和指标上优于其他模型。