乳腺癌是女性肿瘤疾病中的常见恶性肿瘤。乳腺钼靶X线摄影技术是早期发现和早期诊断乳腺癌的首选影像学方法。由于乳腺x线投影成像的图片像素和清晰度较低,需要根据乳腺X线图像的特性选择更合适的方法来改善图像质量,使得不清晰的图像特征明显突出,再采用适合的处理图像分割的技术辅助医生更有效地观察和分析图像,使其更容易识别乳腺肿块。针对目前乳腺x线投影成像的问题,本文提出了一种新的小波融合的乳腺图像增强方法和由医生参与操作的改进的live-wire交互式分割算法对可疑肿块进行边缘分割的方法,并在英国乳腺X线图像分析协会的MIAS数据库以及临床乳腺x线图像上进行了实验,实验表明所提出的方法有良好效果。本文主要在乳腺X线图像预处理方面做了以下工作：(1)提出一种新的小波融合的乳腺图像增强方法,基于直方图均衡化和中值滤波分别对乳腺X线图像进行预处理,并在此基础上采取低频能量取大高频方差取大的小波融合算法实现乳腺X线图像进行图像增强。采用多幅乳腺X线图像进行对比实验,从信息熵、平均梯度、对比度增强3个方面定量地评价,实验表明本文算法在提高图像对比度的同时,抑制噪声保留边缘细节信息,在乳腺X线图像上具有较好的图像增强的效果。(2)对增强后的图像进行图像分割,提出一种改进的live-wire交互式分割算法对可疑肿块进行边缘分割,用Canny算子代替LoG算子,重新构造代价函数,并根据乳腺X线图像自身的特性重新分配权重,并给出限定条件使得最短路径搜索更有效。实验表明本文算法在减少噪声响应的同时,尽可能地准确定位实际的边缘,保证边缘的连续性,较为准确地提取出可疑肿块的边缘,得到了较好的乳腺X线凸显肿块分割效果,并针对乳腺X线图像的节点数较多的问题,在最短路径搜索中给出限定条件,减少了不必要的节点搜索,减少运算量,提高计算效率。