随着X射线成像技术的不断发展,X射线检测技术在工业探伤、医学影像、安检和航空航天等方面都发挥着极其重要的作用,它已经融入我们的生活并成为生产生活中一个不可或缺的组成部分。然而,由于X射线检测系统的硬件以及被检工件的复杂性等因素的影响,将会导致输出图像的质量下降,比如边缘细节模糊不清、对比度降低、噪声变大等。因此,为了使输出图像能够达到具体需求就需要对图像进行处理。本论文首先叙述了工业射线图像增强的发展现状以及基本方法,接着深入研究了工业射线图像增强理论和技术,并在分析它们在实际应用中遇到的问题和存在的缺点之后,提出了一些改进的工业射线图像锐化增强方法。本论文的主要工作如下:1.研究了一种新颖的基于人类视觉特性的灰度范围分割方法——孟赛尔灰度阶方法,并将孟赛尔灰度阶方法应用到了工业射线图像锐化增强处理中,提出了一种非线性工业射线图像锐化增强算法。实验证明该算法比改进前的算法处理出的射线图像效果更加令人满意;2.研究了两种反锐化掩膜增强改进方法。第一种方法通过自适应的调整增强因子来提高工业射线图像边缘细节增强效果,这种方法可以自适应的调整图像的边缘细节锐化强度,进而得到优秀的增强效果。第二种方法通过结合分段线性梯度滤波器来提高工业射线图像边缘细节增强效果,这种方法带有比较多的可控参数,通过调整这些参数就可以得到明显的边缘细节锐化效果。实验证明改进后的算法比基本算法处理出的射线图像效果要好得多;3.结合非线性梯度滤波器提出了一种能够控制噪声的反锐化掩膜锐化增强方法,该方法能够在锐化增强射线图像边缘细节的同时限制噪声的增强。实验表明该方法对工业射线图像有更优秀的锐化增强效果以及控制噪声能力。