粒计算理论是能够处理不精确的、不确定性知识的一种工具。医学图像具有复杂的、海量的信息，根据医学图像的这一特点，本文将粒计算理论中的不可分辨关系应用于医学图像处理，在医学图像增强和边缘检测上取得了良好的效果，从而提高了医学图像的利用率，有利于医生做出正确的诊断。　　 本文提出一种新的基于粒计算和反锐化掩膜的医学图像增强方法。将该方法应用于胸部CT图像中，具体算法如下：首先将胸部CT图像看成一个知识系统，根据粒计算中不可分辨关系按照胸部CT图像像素属性划分目标区域子图和背景区域子图，然后将两子图进行去噪处理，再对去噪后的子图进行对比度增强，最后对图像进行反锐化掩膜处理，增强其细节成份。本文采用均方根误差法和清晰度法来评价应用各种方法增强后的图像，进而验证本方法优于传统方法。医学图像边缘检测的主要目的就是强化图像的边缘细节。本文结合粒计算理论中不可分辨关系将图像划分为目标区域子图和背景区域子图，然后将两子图进行去噪处理，最后将去噪后的图像根据边缘条件属性进行边缘提取，输出图像。实验中选用原始胸部CT图像和本文方法增强处理过的胸部CT图像分别进行边缘检测，根据评价边缘检测结果的三个基本原则，对检测结果进行评价，实验结果显示:本文方法优于传统方法;应用本文增强方法处理过的胸部CT图像进行边缘检测的实验结果，优于直接应用原始图像进行边缘检测的结果。两种方法都取得了良好的效果，从而进一步提高了医生的诊断效率。