随着信息时代,特别是数字时代的到来,医学影像成为医生诊断和治疗的重要辅助手段。医学影像技术的发展,对后处理的要求也不断提高,作为后处理重要技术的图像增强,可以有效地提高医学影像的观测质量以及诊断的准确性。同时,多尺度分析能够有效结合时频特点,便于突出感兴趣的信息,抑制一些无用信息,从而提高医学影像的使用价值。本文从医学影像的多尺度分析角度出发,对图像增强问题做了一些有益的尝试。首先,采用小波变换与非线性转换方程结合,提出一种针对CR图像去噪和对比度增强的算法,实现了在滤除噪声的同时保留细节的增强效果;其次,小波与同态滤波器和GAG特性曲线结合,提出一种针对CR图像的去噪和边缘增强方法,可明显地增强图像的轮廓;最后,采用平移不变Contourlet变换对图像进行去噪,取得了比小波变换方法更好的效果。实验结果表明,所提出的几种方法都得到了预期的效果,为进一步作出诊断奠定了基础。