随着集成电路制造技术的发展，对封装元器件内部缺陷检测提出越来越高的要求。传统的缺陷检测技术无法检测封装元器件内部缺陷，X射线根据其透射原理，对封装元器件进行X射线成像，能够观察到封装元器件的内部缺陷。然而，集成电路中的检测对象比传统检测的对象要细小的多，只能采用微焦点X射线管成像才能达到检测的目的。微焦点X射线管的射线通量低，图像噪声大；同时，封装元器件多为薄片芯片，X射线通过距离很短，出射的衰减率较小，形成的图像对比度低。因此，本文针对集成电路检测中的微焦点X射线图像展开滤波、增强方法研究，完成以下的工作：1.阐述了集成电路封装检测的X射线图像成像原理。通过对微焦点X射线图像产生过程的分析，得到封装元器件X射线图像噪声高、对比度低的原因，为混合噪声模型的提出提供依据。2.针对集成电路X射线图像噪声高的特点及传统的滤波方法不能在滤波的同时还保持图像的对比度不变的问题，本文提出了一种小波变换的X射线图像同态滤波方法，可有效滤除封装元器件X射线图像的噪声。3.鉴于集成电路X射线图像对比度低，且对其滤波后，图像会变得模糊。而已有的方法不能保证在全局增强时，图像的细节部分也明显突出。本文提出了一种X射线图像的多尺度拉普拉斯金字塔分解的细节增强方法，实验证明，该方法可以有效增强图像细节，更好地检测封装元器件内部缺陷。4.针对微焦点X射线图像具有稀疏性且存在混合噪声的特点，传统的压缩感知方法只考虑去除加性噪声且处理低对比度图像时易产生“伪影”，本文提出了一种基于压缩感知和总变分的微焦点X射线图像复原方法。实验表明，与传统的方法相比，本文算法在有效滤除图像混合噪声的同时避免了“伪影”问题。