医学图像是医生进行临床诊断、病情跟踪、手术计划、预后研究、鉴别诊断的重要客观依据。X光成像技术由于具有简单、痛苦轻、价格低廉、空间分辨高等特点，现今仍在各个医院得到广泛的应用，并且作为骨骼系统、呼吸系统等的首选检查项目，特别是在肺结核的诊断方面具有举足轻重的地位。而现今对医学图像的处理大都针对CT、MRI等分辨率较高的图片，而对于X胸片处理是非常少见。 本文针对Ⅲ型肺结核X光胸片图像的特点，对如何快速有效地提取出肋骨特征进行病灶组织的定位做了深入的研究。本文主要分四部分。(1)X光胸片的预处理：在对X胸片的预处理中主要利用中值滤波去噪声和使用Canny算子对图像进行二值化处理。通过分析和实验得到了符合医学X光胸片图像边缘检测的Canny算子参数：低阈值／高阈值的值、高阈值占图像象素总数比值和高斯滤波的标准方差；(2)检测肋骨上下边缘线：利用医学解剖学知识(左右侧肋骨的走向)，本文提出了改进的方向算子，分别为左侧方向算子(8邻域的左下角)和右侧方向算子(8邻域的右下角)，并利用其对Canny二值化的图像进行跟踪得出含有肋骨上下边缘线的图像；(3)断开、缺失的肋骨线的连接、修补等处理以及肋骨线的抛物线拟合：根据跟踪的肋骨线信息，本文提出了一种快速有效的对断开和缺失肋骨线的连接与修补算法，从而得到胸廓中的全部完整的肋骨边缘线。此算法的主要思想是提出了一种搜索高权重端点的方法，并利用其对每根备选线段进行扫描，得出每个端点的侯选点集，选出其中权值最高的一对点进行直线插值，连接为一条肋骨线；而后对所有的肋骨线进行批量抛物线拟合；(4)病灶定位：本文提出了符合临床医学命名规范的定位算法，该算法利用批量拟合的抛物线对分割出来的病灶进行快速准确地定位。 本论文的研究主要利用了计算机技术和图像处理技术把胸片中的肋骨及病灶自动检测提取出来，方便了对胸片后期的分析和得出相关数据，这也将会对于解放人力，节省时间，减少误诊率都具有重要的意义。