在CR(ComputedRadiography)系统中，信息的采集、信息的读出和信息的处理与记录这三个环节共同决定CR影像的质量。后两个环节属于图像处理的范畴，其中与图像显示功能有关的处理，是CR图像工作站的关键技术之一。 如何清晰地显示图像，并且不丢失所需信息，是CR图像处理的基本要求。图像增强是图像处理的主要内容之一，现在的图像增强有很多种方法，但它们在增强图像的同时，往往会带来比较严重的负效应，使数字图像产成人造伪影，这在医学影像上是不允许的。 在详细地分析CR成像系统的基础上，本文指出固有噪声和量子噪声是影响成像质量的两个主要噪声。 结合CR影像以及医学图像处理的特点，综合各种先进理论，本文重点研究了CR影像增强的方法。提出了基于Laplacian金字塔算法与灰度扩展、动态范围压缩相结合的多尺度对比度增强的方法，实现了增强图像细节信息的同时增加图像整体对比度，并有效抑制位于低剂量区域的高频部分的噪声增强。该方法将原始图像分解到不同分辨力和不同空间频率的一系列分解层上，从而将图像的细节、边缘、背景、噪声等部分的互相关联和制约分解开来。 所以它在图像增强和去噪方面就有很大优势。实验结果表明此方法具有很高的应用性。 本文还总结了CR影像与传统的屏片组合X线照像相比的优点。并对符合DICOM标准的CR图像文件格式进行了详细的分析。本文在实际项目需求的牵引下，对CR工作站的下一步开发进行了展望。 本文研究的原始图像全部由东软数字医疗CR、DR设备输出得到的。通过对这些原始图像的处理，本文使用VC++初步建立了一套CR图像处理系统，部分算法由Matlab仿真实现。