在开发研制数字X光影像仪的过程中，我们发现在CR图像系统中，从图像的获取，到图像的传输、输出(显示)等等，每一个环节都可能降低图像质量，同时由于人体结构和组织的复杂性以及成像系统中的X线散射等各种不利因素的影响，导致图像质量的下降，主要表现为细节模糊、对比度差，极大地影响了医生诊断的准确性。为此，有必要对数字X线医学图像进行增强处理，以改善其视觉质量。 论文综述了国内外现有医学图像增强方法的特点及缺陷，指出在空间域和频率域单尺度处理方法的局限性。针对现有医学图像增强方法的缺陷，提出了基于频域多尺度小波变换和基于空间域的多尺度Retinex(MSR)图像增强方法。研究内容如下： 首先根据人体胸腔X光图像的特点，提出了针对胸腔图像中不同区域的小波增强算法，试验表明该方法能够有效地增强胸腔图像中较亮区域的细节信息，而且能够适当地增强胸腔图像中较暗区域的肺部纹理信息，克服了一般小波增强算法中整个胸腔区域相同增益强度造成的不良情况。 提出了在图像小波变换得到的高频小波系数进行高频增强的同时，对低频尺度系数进行自适应直方图均衡的图像增强算法，该方法能够在增强图像边缘信息的同时能够根据图像的灰度直方图的特点自适应地增强图像的对比度，克服了大多数基于小波变换的图像增强算法只能通过增强图像的高频信息来改善图像质量的局限性，实验结果说明了该算法的有效性。 提出了把基于人眼视觉原理的Retinex模型的多尺度Retinex(MSR)算法应用到数字X光图像处理中，它既能有效地实现数字X光图像对比度的增强，同时又能够有效地压缩图像的动态范围，试验表明它能够有效地提高图像暗区内细节的可视度，对提高医生的临床诊断准确性有很大的帮助。 在研制数字X光影像仪系统过程中，我们提出在数据采集系统中利用基于PCI总线的DSP来完成图像数据的采集、医学格式、简单处理等功能，为此在DSP评估板上实现了CR图像的提升格式小波变换，并研究了DSP和PCI总线芯片的接口关系。