医学X光图像是临床诊断的重要依据和信息来源。随着信息技术的发展，传统放射技术与计算机技术相结合，X光影像数字化，为X光图像的后处理提供了有利条件。　　 由于人体结构和组织的复杂性以及成像设备、环境等因素的影响，X光成像效果欠佳--对比度低，边缘细节模糊且伴有较为明显的噪声，不利于医生对病灶的定位与诊断。医学图像需通过数字图像处理手段对其增强后方能达到较好的图像效果，提高诊断效率和正确性。　　 本文针对医学X光透视图像，在分析图像特点与噪声性质的基础上，学习传统医学X光透视图像处理技术并对算法实现、分析和改进，以期达到更好的增强效果。研究重点分两部分：图像对比度增强和边缘细节增强。对比度增强部分着重研究基于直方图的增强算法。边缘细节增强的重点在于自适应的局部增强算法。　　 在之前的理论实验基础上提出适应于医学X光图像的算法，包括1）基于人眼视觉特性的多尺度图像增强算法；2）适合医学X光透视图像的直方图改进算法。实验证明，两种算法在X光透视图像处理中有较好的增强效果。