同步辐射光源由于其自身存在的多种优越性能，其应用也越来越广泛，相应的成像技术以及与之相关的X射线图像处理技术的研究也越来越多，越来越深入。在同步辐射X射线成像中，时常会出现图像灰度对比度不高或灰度分布不均匀的情况，并且存在噪声会污染图像，覆盖图像中样品的信息，这些问题都将导致图像中样品的一些细节信息难以被观察和分析。传统的对比度增强方法对于同步辐射X射线图像的处理，或者可以增强图像的对比度，但是不能解决噪声污染的问题；或者可以降低图像噪声，却又存在对比度增强不理想，不能改善图像灰度分布不均匀的问题。因此，本文针对上述同步辐射X射线图像中存在的问题，研究一种适用于X射线图像对比度增强的算法。该算法以同态滤波为核心，结合图像降噪预处理及灰度调整，以此实现图像降噪及其对比度增强，提高图像质量。在算法实现的过程，做了多项研究工作，并获得了以下几个方面的创新性成果：1.利用样品图像的灰度直方图分析了同步辐射X射线图像的一些特征，诸如对比度较低，被噪声污染，灰度分布不均匀等等。提出基于图像灰度直方图的图像噪声类型分析方法，利用图像中无样品部分的图像灰度直方图作为图像噪声的强度分布，并依此确定噪声的类型为高斯噪声。2.论文提出基于小波变换的图像降噪方法，研究一种基于硬阈值、软阈值方法和Xiao-P Zhang阈值函数的改进的图像小波系数阈值处理函数；并将邻域均值方法运用到小波系数中，提出基于小波系数邻域均值的图像噪声估计方法，相比于通用噪声估计方法可以获得更接近于真实值的噪声估计值。3.论文在实现图像的降噪处理后，使用灰度调整和同态滤波进行对比度增强处理，算法不仅可以实现图像的对比度增强，同时还可以降低图像的噪声，并且使图像上的灰度分布变得均匀。论文中主要通过软件仿真和实验样品测试来对本文算法性能进行分析，研究结果表明，该算法可以很好地增强灰度分布不均匀的低对比度X射线图像，使图像中样品的信息显示更清晰，灰度分布更均匀；同时，该算法对X射线图像具有明显的降低噪声的效果，并且可以保持图像边缘和样品细节结构不被破坏。