中子数字成像是集核科学、光机电一体化及计算机图像处理等技术于一体的无损检测高新技术。本论文基于所研制的国内第一套系统齐全的热中子数字成像系统，并针对其关键技术之一的图像处理技术，利用多尺度分析工具，在国内首次系统深入地开展了中子数字图像处理的研究工作，并将研究成果应用于工程实践中。论文的主要研究内容是： (1)率先开展了小波分析应用于中子数字图像降噪的算法研究 探讨了小波降噪的原理，揭示了小波降噪的数学背景和滤波特性，并系统分析了中子数字图像噪声的成因和特点，指出高斯噪声和泊松噪声是其主要的噪声类型。据此，从理论上证明了这两种噪声在小波域有相似的特性，从而指出针对高斯噪声的小波降噪方法也可有效地抑制泊松噪声。在此基础上，提出了一种改进的小波域混合模型图像降噪算法，该算法利用小波零树结构表达尺度问的相关性，通过空间自适应阈值将小波系数进行分类，并根据不同类系数的统计特性采用不同的先验分布模型，在贝叶斯框架下实现降噪。仿真图像和实际中子数字图像的处理结果均表明，该算法在有效去除图像噪声的同时能较好地保持空间细节，一般情况下能满足当前中子数字图像降噪的需求。 (2)小波分析应用于中子数字图像复原(去模糊)算法研究 研究了基于正则化的图像复原算法，并对各种算法的有效性进行了评价，提出一种改进的Lucy-Richardson(L-R)算法，该算法将小波降噪引入L-R算法的迭代过程，有效地解决了原始算法的噪声放大问题。通过分析中子数字成像的准直成像系统，建立简化的成像模型，得到引起图像几何不清晰的点扩展函数，并将改进的L-R算法用于中子数字图像的几何不清晰校正。从复原结果看，图像的空问分辨率有了明显的提高。 通过分析中子数字图像散射的降质特点，指出散射表现为叠加在图像上的低频成份。基于增强细节同时抑制散射成分的思想，提出了一种具有一定散射抑制作用的多尺度图像增强算法。实际处理结果表明，该方法对于提高中子数字图像的分辨率是有效的。 (3)多尺度几何分析及其在中子数字图像降噪中的应用研究 基于小波的图像降噪方法将会不同程度地造成图像边缘和细节的模糊，在强噪声时尤甚，而多尺度几何分析由于具有良好的高维奇异性表达能力，可以有效克服这一缺点。作为多尺度几何分析的一种，Contourlet变换在图像降噪中表现出了一定的优越性，然而对Contourlet系数的简单闽值处理会导致降噪后的图像出现“划痕”。为此，本论文提出了一种新颖的、基于Contourlet变换的图像自适应降噪算法，该算法考虑了Contourlet系数的带内相关性，通过计算方差一致性测度，用局部自适应窗口估计阈值萎缩因子，实现了“去噪”和“保留信号”之间的平衡，大大减轻了“划痕”现象。实验结果表明，该算法适用于低信/噪比图像的处理，且更有利于保持图像的边界信息，这为从强噪声背景的中子数字图像中提取有用信息提供了技术保障。 (4)小波方向滤波器组应用于中子数字图像压缩算法研究 理想的中子数字图像压缩算法应该是在提高压缩比的同时能尽量保持图像的细节，多尺度几何分析对图像高维奇异性的良好表达能力为此提供了可能性。然而，常见的多尺度几何分析方法都是冗余的，这限制了其在图像压缩中的应用。本论文将小波分析与方向滤波器组相结合，实现了一种非冗余的多尺度几何分析方法，即小波方向滤波器组(WDFB)。在此基础上，将WDFB系数重新组合，提出一种低存储需求、高压缩性能的压缩算法。该算法在无链表小波零树编码(LZC)算法的基础上，通过引入线性索引技术并采用不同于LZC算法的零树表达策略，降低了LZC算法的复杂度。实验结果表明，该算法用于实际中子数字图像的压缩时，不管在高或低码率下，都可取得优于传统算法的效果，且更有利于保持图像的细节信息。 (5)首次开展了中子数字图像与X射线图像的融合算法研究 中子成像与X射线成像的原理虽相似，但中子(n)与X射线同物质相互作用的机理不同，因此它们在无损检测中各有优势和特点。本论文提出了一种基于WDFB的中子数字图像和X射线数字图像的融合方法。WDFB继承了小波分析的多尺度性，并且能更有效地表达图像的高维奇异，可将不同图像的信息有效地融合在一起。同时，为了弥补基于像素的图像融合方法的不足，该算法通过邻域一致性测度的计算，实现了变换系数的局部自适应融合。实验结果表明，该方法所得的融合结果保留了更多的细节信息，提供了更多的准确信息，优于传统的图像融合方法，为中子成像和X射线成像的优势互补，提供了一种全新的研究思路。 本论文的上述研究成果已在工程实践中得到了实际应用，这为高分辨率中子数字成像系统的进一步研究，奠定了良好的理论应用研究基础。