近年来,人们的生活水平越来越高,交通运输也越来越便利,更多的人愿意走出来,愿意消费、旅游、购物,这些在更加促进社会发展的同时,也带来的很大的安全隐患。为了确保人们出行的人身安全,尤其是在一些人流密集区域,如机场,火车站等地,安全检查过程必不可少。目前,在机场,火车站等地都是通过X射线安检设备来进行检测。X射线安检设备由于其检测效率特别高,并且识别效果好,基本可以满足这些场所的检测需求,但是其检测过程中,需要人工实时观测,并且目前的技术手段仅能通过图像显示出的颜色与形状来判定物品是否允许携带,对于液体类的物品,该方法很难对其进行区分,在火车站、地铁等地甚至还需要开盖鉴别,在机场则直接规定任何液体均不许携带,在对人们出行造成一定影响的同时也造成了很大的浪费。本文着重对常见的液体物品进行了图像信息提取以及分类识别方法研究;在图像信息的提取方面:利用射线透照生成的图像,由于设备振动等原因,通常都会包含一些干扰信息,针对这一点,综合两种经典阈值函数设计一种新的阈值函数,并将小波分析与轮廓波分析结合起来,使除噪效果得到提升;其次针对X射线透照图像的灰度值与射线衰减量的关系,分析出重叠物质之间真实灰度值的关系,并以此为基础,提出一种新的去除高密度容器对液体真实灰度值提取的影响的方法。为了验证这个方法的可行性,对丙酮、煤油、水以及盐酸进行X射线扫描实验,采集其在薄塑料容器中的高低能灰度值,用Origin软件对采集的数据进行回归分析,最终绘制出四种液体物质的特征曲线,以此为判定液体种类的标准。论文最后使用玻璃容器与铁容器对上述四种液体进行同样的射线扫描实验,并对采集到的数据进行去除容器壁影响的分析,验证了提出的去除容器影响新方法的可行性。