近年来，小波图像处理的应用领域越来越多，它可以根据不同实际应用需求选择合适的小波方法进行图像处理。而在医学上需要提高图像的质量以引导正确的医学诊断，小波方法在图像处理中所表现的优势成为其被选用的原因。由于医学上实际条件的限制，医疗过程中所获得的图像通常不能满足实际的需求。因此，利用图像处理技术对图像进行增强处理，在实际诊断过程中用来借鉴以确定部分病症，可以大幅度提高医学诊断的准确率。常见的小波图像处理算法对于图像处理过程都是将图像进行多分辨分解，主要重在分解所得低频子图的进一步处理上，近些年的研究表明对高频子图的处理也非常有效。本文提出对高频子图进行增强和去噪处理，并对低频子图进行边缘增强处理的算法思路，结合实际研究的乳腺钼靶X线片，设计了相适应的增益权值函数。小波对图像的处理中其优势在于对点的处理，而对图像中肿物等大片边缘信息的提取效果不是很好，而对此这方面曲波变换的优势非常明显。本文鉴于此对算法进行改进，而且引进在应用中较传统曲波变换优势更明显的第二代曲波变换对算法的边缘提取过程进行改进。最后本文利用Matlab对所研究的医学图像进行仿真实验，实验所得的图像视觉效果以及图像指标数据均表明本文算法与传统的增强算法相比有很多优势，如算法处理的图像纹理清晰，钙化点独立，边缘部分清晰，计算量较小，最重要的在实际中对病症的诊断更有帮助。