BGA(Ball Grid Array球栅阵列结构)射线图像具有低信噪比、对比度低的特征,对BGA射线图像的增强处理为后续的图像分割以及缺陷识别奠定了基础,是BGA缺陷检测过程中的重要环节。本文针对BGA射线图像噪声的特点,研究基于BGA射线图像的图像增强算法,主要内容包含以下几个方面:1.研究一种广义反锐化掩膜算法,用于BGA射线图像的对比度增强和锐化。广义反锐化掩膜算法利用探索性数据模型作为统一框架,可以解决经典反锐化掩膜中存在的光环效应以及灰度值超出范围的问题。实验表明,该算法能明显地提高BGA射线图像的对比度和锐化程度。2.研究P-M各向异性扩散模型并对其进行改进,改进的各向异性扩散模型不仅仅考虑了图像的梯度,还参考了灰度方差这一因素。该方法能够很好的去除噪声,也保留了图像的边缘和细节信息。实验结果表明改进的各向异性扩散方法能够在有效去除噪声的同时也能够保持BGA射线图像中锋利的边缘和微小的细节特征。3.讨论了基于数学形态学的图像增强方法,并研究一个基于top-hat变换的多尺度图像特征提取的图像增强算法。利用多尺度理论,可以增强不同尺度下的图像细节。利用top-hat变换,提取图像在多尺度下的每一尺度的图像明、暗区域和相邻尺度的明、暗细节,利用提取到的这些明、暗区域特征扩大其对比度。实验结果表明,图像的明、暗图像区域和图像细节被有效的提取处理,该算法较好的增强了图像,且抑制了噪声。