随着微电子技术、数字计算机技术，特别是国际互联网的迅速发展，医疗信息数字化已成为当今不可阻挡的发展潮流，数字医疗成像系统成为发展的主流。X射线透视成像是目前最常用的医学诊断成像手段，65～70％的医学影像检查是依靠X射线透视来完成的。对于X射线透视成像而言，传统的屏/片成像系统动态范围小、线性范围小，是非实时、非数字化的成像方法，不能进入PACS，资源浪费严重。近年来人们对数字X射线成像系统进行了深入研究并取得了一定的成果，成像系统的不断发展也对医学数字X射线的图像处理与分析技术提出了新的机遇和挑战。 对于医学数字X射线成像系统来说，其图像采集过程中难以避免地存在着引起图像质量下降的各种因素，必须进行处理后才能使用。同时，随着医用数字X射线探测器技术的迅速发展，目前所用的图像显示设备的动态范围要远小于探测器能够记录的密度范围，采集到的数字X射线图像数据必须经过有效的图像处理才能正确显示在屏幕上，这种处理的目的是把对诊断最有意义的部分显示在屏幕上。另一方面，随着大量的高质量的医学数字图像的产生，如果能够让计算机在医学图像分析和诊断中发挥一定的作用，对于降低医生的劳动强度，提高疾病的早期检测率无疑具有十分重大的意义。 紧跟医学数字X射线成像技术的前沿，研究高性能的医学数字X射线图像处理与分析算法是本文的主要研究目的。本文的主要研究工作有：采用数字图像处理方法消除医学数字X射线成像过程中引起图像质量下降的各种因素(如信息畸变、散射、噪声等)的影响；根据临床需求增强医学图像中的有用信息，把对诊断最有意义的部分显示出来，获得高质量的诊断图像；在以往胸片计算机辅助检测技术的基础上，研究更适合于DR系统胸部X射线图像的计算机辅助检测算法。 本论文主要作了以下创新性工作： (1)对于医学数字X射线透视成像系统中的图像信息畸变，研究了平场校正算法，包括漂移校正、增益校正和缺陷校正等，针对传统的平场校正算法在实际临床使用中的不足之处，提出了一种改进的平场校正算法，这种改进算法更符合临床的实际情况，能够提高系统的量子探测效率。 (2)研究了医学数字X射线透视成像中的噪声的来源和性质，提出了一种基于灰阶梯度自适应非线性滤波算法，并对其滤波特性进行了实验验证。 (3)研究了X射线散射的形成及其对图像质量的影响，给出了维纳滤波在医学数字X射线图像散射恢复中的改进形式，提出了三种散射退化模型，并利用典型的散射图像比较了它们的恢复效果。 (4)提出了基于人眼视觉特性的非线性对比度增强算法，研究了多尺度的医学数字X射线图像细节增强算法，比较了两种常用的多尺度算法(小波算法和Laplacian算法)的图像增强效果，分析了小波增强算法出现振铃效应的原因，设计了多尺度的灰阶梯度自适应滤波降噪算法，提出了一种基于器官的多尺度医学X射线图像增强算法。临床试验结果表明，这种算法能够大幅度地提高X射线透视图像的诊断质量，更好地为临床诊断服务。 (5)对于胸部X射线图像肺节结计算机辅助检测，从胸部X射线图像的解剖和诊断入手，针对数字X射线图像的特点，采用结合边界信息和区域信息的改进的snake模型用于肺野的分割，和传统的图像分割算法相比，这种分割算法能够将底层的图像分割和图像结构的先验知识结合起来，对噪声和个体差异具有更大的稳健性；然后对胸部数字X射线图像进行尺度空间分析和肺节结感兴趣区域的提取，通过对图像进行感兴趣的尺度空间分析，可以抑制噪声、小尺寸细节信息和大尺度解剖结构的影响；利用不同图像特征采用基于规则的候选节结识别方法，和神经元网络分类器相比，基于规则的识别方法不需要大量的训练样本，识别结果的解释明确，算法的调整方便，有利于进一步开发交互式的计算机辅助检测系统(ICAD) (6)提出了医学数字X射线图像处理和分析的综合流程，并将这一流程结合进实际的采用大面积TFT非晶硒X射线探测器的DR系统中进行了实际的临床测试，测试结果表明，本文的图像处理和分析流程是实用和有效的，能够获得高质量的诊断图像，同时通过肺节结计算机辅助检测能够提高早期肺癌的检出率。