乳腺癌的早期诊断是降低死亡率的主要途径，而X光乳腺图像是乳腺癌的早期诊断的主要依赖手段，于是，X光乳腺图像分析有着极为重要的意义。X光乳腺图像分析是对乳腺图像中的一些病变特征(如肿块，钙化组织等)进行一些处理，特别是这些特征的增强，这样有助于在早期诊断中能很好地对病变组织进行鉴别，以达到早期诊断的目的。因此，X光乳腺图像增强在X光乳腺图像的分析中占据着重要地位。 图像增强分为线性增强和非线性增强，其方法有两种：全局的和局部的。全局增强就是对图像中所有点的象素值作相应的处理(增大或减小)；局部增强是对图像中主要特征(如边界点等)对应的象素值进行处理。多分辨率分析在变换空间不同水平(级)确定的多尺度边界提供了对图像增强的局部支持，通过局部或全局的非线性运算在一个或多个水平下修改小波系数来重构乳腺X光照片图像。在每种情况下，通过在尺度空间的每一水平内计算能量来自适应地确定边界和增量参数，这可以定量说明通过自适应非线性运算修改的变换系数能使乳腺X光照片图像中可见性差的特征在没有重新要求额外放射的情况下更显而易见。另外，从多分辨率表示提取的特征能够提供一种完成局部对比增强的自适应算法机制。我们能够通过提高乳腺图像中病变特征的可视化来提高早期探察的可能性。 本文利用小波变换，将乳腺图像进行分解和非线性增强，然后重构图像，使得原图像中可见性差的病变特征(如肿块)更清楚地显现在重构图像中。由于双正交小波基可以同时具有紧支性、正则性和信号处理中所要求的对称四川大学硕士学位论文性，所以可以很好地避免重构时信号的失真问题。于是对全局增强重点利用滤波器长度为5的双正交小波进行;由于B一样条有固定的表达式和较好的正则性，用它来作平滑函数求导所得函数来构造的小波，具有很好的边界提取特性，从而有利于把图像的重要特征找到来进行处理，所以对局部增强重点利用具有紧支集的B一样条小波进行。我们在Windows下开发了两个软件包:一个是VC++调用MAI，LAB的软件包:另一个是纯 VC+十的软件包。这两个软件包的特点是用户界面友好、效果明显。实验的结果表明:全局增强突显了乳腺图像中的主要特征;局部增强使乳腺图像中主要特征的细节更加清晰可见。同时我们把实验的结果还和运用其他形式的小波进行图像增强的结果作了比较，通过比较说明我们采用的增强方法是有效的。 本文的结构是:第一章主要讲述了乳腺癌的危害，己有的对乳腺图像的处理方法，小波概述和自己主要的工作及研究结果;第二章主要论述了多分辨率分析和小波分析，其中小波分析主要论述了小波的定义，小波基的选取及构造，对信号的分解与重构，构造出的小波实例和本文用于乳腺图像增强所用的小波基;第三章主要论述了乳腺图像增强的方法:全局增强和局部增强;第四章讲述了实验所用软件包的用法及实验所得的结果;第五章总结实验方法，提出今后研究的方向。