随着检测技术的发展,X射线无损检测现在已经成为了一项重要的检测技术,它具有穿透性强,成像信息丰富等优势,无论是在工业器件,还是在医疗设备上都有很多的应用。然而由于检测工件结构多样、材料不同,还有成像设备本身缺陷等问题会造成X射线图像有对比度低,关键特征模糊等缺点,即使包含了丰富的信息,也难以适应人眼观察,因此需要使用图像处理技术来增强工业射线图像,在提高亮度对比度的同时,保留原始图像中的细节信息,以满足工业应用的需求。本文从实用性的角度出发,阐述了近年来国内外工业图像增强的发展情况,分析了不同算法对工业X射线图像增强的效果,并进行了对比和量化分析,对各算法的异同与仍存在的不足进行了总结。除此之外,还在进行实验的算法上提出了改进方法,进一步提高增强效果,具体研究内容分为三个部分:1.对工业图像使用传统的图像增强方法,如直方图均衡化和限制对比度自适应直方图均衡化,它们能调节图像亮度与对比度,提升显示效果,也采用了不同算子的锐化滤波,来增强特征轮廓。之后通过对比实验,分析了传统增强方法应用在工业图像上的性能与效果。2.改进了基于Retinex理论模型的图像增强方法。本文主要介绍了Retinex模型发展后期的中心环绕理论,通过分析此算法应用到工业图像的不足后,改进了内部的变换和映射,最后再进行引导滤波,保持轮廓边缘的同时,滤除噪声。3.提出了结合局部拉普拉斯滤波的工业图像增强方法。本文针对工业图像特点,设计了一个自适应亮度调整的预处理,提升整体亮度,再通过简化的局部拉普拉斯滤波,保证图像纹理细节增强的质量,也提高了特征区域的对比度。