计算机图像处理技术是图像工程中一个重要的部分，它广泛应用于航空航天、交通、通信工程、文档处理和工业检测等多个领域。近年来，模糊逻辑理论应用于图像处理的研究，取得了较大进展。由于图像固有的模糊性，模糊分析的应用更符合实际图像的特性，能得到较好的处理效果。 无损检测是以不损坏被检测物体内部结构为前提，应用物理的方法，对物体进行检测。计算机的应用促进了无损检测技术的快速发展，通过射线实时成像采集图像，然后运用图像处理技术，优化图像质量。 本文讨论了基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用问题。 论文处理的对象是X射线数字化实时成像得到的数字图像。图像中有大量随机噪声影响，首先需要对图像进行降噪处理。论文讨论了几种常用的降噪方法，包括使用模板进行处理及叠加处理等。通过对比各种处理效果并结合实际情况，提出基于多图像各象素统计信息去噪的方法。此方法借鉴了多幅图像叠加处理的思想，同时考虑到了噪声的随机性。实验结果证明该方法效果良好。 其次，为了便于人眼识别，对图像进行了对比度增强处理。在图像增强处理章节，讨论了几种常用图像增强方法，包括直方图均衡处理和模板处理等。该章节着重探讨了模糊增强处理方法在此处的应用，并提出改进的模糊增强算法，使得该方法在不影响增强效果的同时，加快了处理速度，取得了比较令人满意的结果。 最后，讨论了图像分割问题。首先综述了现今一些常用的图像分割算法，然后重点讨论了模糊C-均值聚类(简称FCM)算法，在该算法的实现中，结合处理对象的直方图信息，对初始聚类中心及聚类种类的确定问题提出自己的一些方法，在具体处理图像中进行验证，取得了较好的分割效果。