随着计算机技术和X射线摄影技术的发展，直接数字化X线摄影系统(DR)因其操作简单、成像效果好和易于图像后处理等优势，成为了医学诊断中常用的检查方法之一。但在DR系统成像、数字化的过程中，由于电子器件的电噪声、成像设备产生的光学散射以及光量子散射等影响，难免会使得成像模糊、分辨率低和细节不明显等问题，从而给医生的病理诊断工作带来一定的困难。因此，需要在DR系统后处理阶段对图像进行增强处理，提高图像的分辨率和图像边缘等细节信息。本文研究的主要内容属于DR系统后处理阶段的图像增强操作，目的是增强图像细节信息，提升分辨率，丰富图像的内容。在图像增强方面，其主要的问题是噪声的影响。传统的方法在增强图像信号的同时往往也放大了噪声，如何在增强的过程中去除噪声是增强技术的关键。本文采用小波变换的方法，将图像分解为不同尺度上不同方向的高低频信号，对高频信号进行去噪增强，经过小波重构得到小波增强后的图像。再根据图像的边缘信息，通过增强后处理操作，得到最终的增强结果图。本文的主要工作包含了以下四个方面：1.在非线性增益函数和软阈值增益函数的基础上，设计了一种基于阈值的非线性增益函数。通过调节增益因子改变增益函数的形状，对噪声信息进行抑制，对图像信息进行增强，使得图像轮廓变的清晰。2.对传统的VisuShrink阈值法进行了改进和简化，不再需要对噪声方差进行估计，简化了阈值选取的运算步骤，并且能够根据尺度数值计算局部化阈值，满足了噪声能量在小波域中随着尺度的增大而减小的变换规律。3.对小波增强后的图像进行后处理操作，根据图像的边缘信息对小波增强的结果和反锐化掩模的结果进行融合，得到最终的增强图像。该操作一定程度上提高了增强效果，并有效的抑制了过增强或过去噪产生的错误现象。4.在CUDA平台上实现了增强后处理操作的并行运算，用GPU中每一个线程计算对应像素点的结果，并行方法的运算效率比CPU下的传统串行方法提高了27.3倍，加速效果明显。