医学电子内窥镜是传统内窥镜与计算机、微电子等技术的不断发展和融合的产物，是当前应用非常广泛的医疗仪器。论文首先分析了医学电子内窥镜图像成像特点，在此基础上提出了医学电子内窥镜图像处理系统基本方案。并进一步研究了适合医学电子内窥镜的图像降噪模型和内窥镜图像去高光模型。最后搭建了部分医学电子内窥镜系统软件平台。论文的主要研究工作和贡献如下：1、在深入分析和研究医学内窥镜图像特点的基础上，总结了医学电子内窥镜图像处理和分析的基本技术，并给出一般处理框架。2、提出了“区域自适应”的概念，并以“二进小波”为工具描述并证明了“区域自适应”在医学内窥镜图像去噪中应用的可行性和有效性，建立局部自适应二进小波降噪模型，简称ADWD(Adaptive Dyadic Wavelet Denoising)。实验结果及分析表明该方法对Gaussian噪声和Pepper噪声均有较高的信噪比，且对图像的细节有较好的保持能力。3、在分析传统图像去高光算法缺点的前提下，提出了基于侧抑制模型的去除单张内窥镜图像高光算法，简称LIHR(Lateral Inhibition Highlight Removal)。与一般方法比较，该算法可以自动检测出图像中的高光区域，恢复出的图像比较清晰饱满，光滑连通性好，基本没有纹理变化现象。实验结果表明，该算法能够有效的去除图像中的高光区域，适用于实时内窥镜图像处理。4、用Delphi搭建了部分医学电子内窥镜系统软件平台。主要包括病例管理模块和图像处理模块两大部分。