乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，严重的影响女性的身心健康甚至于危害到了女性的生命。微钙化点是放射学上早期乳腺癌的主要象征，也是目前医生诊断的有力工具。但是，由于乳腺组织中各种组织、腺体和肌肉等分布比较接近，使得乳腺组织成像质量严重受到限制。因此，一些细小的病变可能很难及时被医生发现。计算机辅助系统为医生提供了一个良好的参考。本文主要针对乳腺微钙化点计算机辅助系统(CAD)中若干关键技术进行了深入的研究，提出了一种精确提取乳腺图像微钙化点位置的方法，实现了从乳腺图像裁剪、增强，到乳腺微钙化点区域分割、微钙化点检测和分类。本文使用局部动态对比度压缩图像的方法增强乳腺图像；使用二维小波变换、非线性增强和统计学中峰度、偏度的方法确定出包含微钙化点区域；使用灰度统计特征、灰度共生矩阵特征、傅里叶变换的方法对钙化点区域进行微钙化点特征提取；使用支持向量机对剪裁到的微钙化点区域准确的分类；结合数学形态学、1LOG-2LOG算子和角点技术检测算法，最终实现了乳腺微钙化点位置和形状的准确定位和判别。通过与医生主观检测结果进行实验对比，验证了本文所提出的乳腺微钙化点计算机辅助系统算法的有效性和实用性。