在信息化大数据时代，医学影像的标准化和数字化已经成了必然趋势，医学影像信息系统(PACS)已经成为医生对医疗影像信息进行分析和处理进而给出诊断信息的重要工具和构建数字化医院的基本元素。PACS系统中海量的医学图像数据使得PACS系统核心组成部分图像处理模块显得尤为重要，研究和实现高性能的图像处理模块可以增强PACS系统的图像处理效果，提高医生的工作效率并改善医疗诊断水平，为医院信息化建设做出贡献。同时国内外有关专家一直高度重视医学图像的图像处理技术，因此对PACS系统中的图像处理技术的研究和实现有较大的实际应用意义和学术研究价值。本文主要研究和实现了PACS系统中的图像处理模块，包括传统图像和DICOM图像的处理。论文首先介绍了PACS系统、应用于PACS系统的传统数字图像处理技术以及DICOM标准的详细格式和解读方法，然后在此基础上完成了两大功能模块：1）基于GDI+的传统图像处理模块，实现了图像锐化、改变亮度对比度、图像反色、伪彩色、插入对象、选区操作、几何变换与测量以及使用命令模式实现对以上动作的撤销和重做等功能，同时改进选区判断算法，提高了在对选区进行锐化、反色等图像处理操作的速度；2）基于Leadtools的DICOM图像处理，包括DICOM图像的放大缩小、窗宽窗位调节、图像反色、图像合成以及三维重建等功能。通过在实际的PACS系统中运行测试，结果表明本文所实现的图像处理模块具有较高的运行效率和良好的开放扩展性。