医学影像是现代医疗诊断的重要依据，然而由于硬件条件的限制等影响，直接从医学仪器所获得的医学图像通常表现出很差的特征，如分辨率太低、对比度太差等，因此，为了提高医疗诊断的准确性，使输出图像能够达到具体应用需求，寻找医学图像的增强处理技术是一个很有实际意义的研究课题.本论文首先叙述了医学图像增强的国内外现状以及基本方法，并在分析了现有医学图像增强技术在实际应用中遇到的问题和存在的缺点之后，提出了两种改进的医学图像增强方法.本文的主要内容和创新点如下:(1)提出了一种基于中值分解的多直方图均衡化算法，该算法保持了直方图均衡化具有增强图像对比度的优点，并且通过数学方法证明了该新算法具有更好的适应性及性能，能在对图像进行对比度增强的同时保持原图像的亮度.仿真结果表明该算法优于原有的算法；(2)在利用人眼视觉特征对图像进行分解的基础上，结合改进的直方图均衡化法和加权二次滤波器，提出一种能保持背景区域细节的图像对比度增强算法，该方法保留了直方图均衡化和加权二次滤波器的优点，在增强图像对比度的同时，能较好地保持图像背景区域.仿真结果表明该方法对图像有更好的对比度增强效果，并同时具有保持背景区域的能力.