随着计算机网络技术和数字化技术的发展,PACS (Picture Archiving and Communication Systems)系统已经大量涌入医院,推动了屏幕诊断代替胶片诊断的进程。PACS的大量应用导致两个问题：一方面是在图像的获取传输阶段的噪声影响；另一方面大多医院出于对成本的考虑,影像工作站的屏幕都采用了普通显示器,导致影像在终端上显示质量退化问题。然而,图像在屏幕上的显示效果直接影响到医生的诊断,通过分析图像的获取过程和在终端屏幕上显示的过程,主要从两方面进行了图像增强,即去噪增强和细节边缘增强,以使得普通显示器达到医疗专用显示器的显示效果,减少医生的误诊和漏诊。针对医学影像获取中的噪声问题,本文在多种滤波算法的比较基础上,提出了一种新的去除Poisson噪声的算法,该算法引进了一个自适应因子,克服了传统阈值去噪的缺陷,即阈值不能随着局部小波系数的波动而变化,并且用Haar小波来估计Poisson分布的局部方差,同时利用平稳小波变换来避免Gibbs震荡问题。实验结果表明,本文提出的方法在抑制噪声和保持边缘的同时,取得了较好的视觉效果和更高的PSNR值。针对医学影像显示质量退化问题,本文提出一种在软读片中的高清晰显示技术。我们首先把不同种类的医学图像都变成10bit数据,通过压缩动态范围来提高病症区的对比度,设计出不同种类的滤波器来抽出不同的诊断特征,然后使用改进的反锐化掩膜法进行了分离噪声和边缘,最后通过图像融合技术得到增强后的图像。实验仿真结果表明,我们提议的方法可以有效地改进医学图像在普通显示器下的显示效果。