医学图像检测和医学图像增强技术是当前图像处理领域研究的热点，本文在实际需求的指引下，根据东软医疗系统有限公司总体研究工作部署，作者先后参加了图像检测和图像增强技术两个领域的工作。本论文主要介绍了这两种算法。 本论文的第一部分详细介绍了乳腺CAD中星形肿块检测算法。星形肿块是数字乳腺图像上表征乳腺疾病的主要症状之一，而且它是在临床检测中最容易被漏诊的病变之一。本研究设计了一套星形肿块检测算法，整个算法包括用小波对乳腺图进行多尺度分解、邻域形状的选取、两个重要特征的提取以及阈值的选定。在算法的设计过程中我们和临床医生一直保持密切的联系，整个试验过程中所用到的数据都来自辽宁省肿瘤医院，算法所得到的检测效果得到了临床医生的认可。 本论文的第二部分详细介绍了CR图像增强算法。如何清晰地显示图像，并且不丢失所需信息是CR图像增强算法的基本要求。本文重点研究了CR图像增强的方法，提出了基于Laplacian金字塔算法与灰度扩展、动态范围压缩相结合的多尺度对比度增强的方法，实现了增强图像细节信息的同时增加图像整体对比度，并将此算法作进一步的改进，使之适用于乳腺X光片的增强。