1.多尺度自适应对比度变换的医学图像增强方法，其特征在于该方法主要包括以下步骤：(1)利用拉普拉斯金字塔分解变换，将医学图像分解成金字塔形状排列的分辨率逐步降低的图像集合，即不同的细节层次图像来分别代表不同尺度的细节，一系列的细节层次图像系数值表达了各自尺度上的细节；(2)对分解得出的分层系数做调整，包括a.采用对比度变换方法增强每层图像整体的对比度，对比度变换通过非线性曲线做映射处理，非线性曲线的函数表示为y(x)=ax|x||x|p,]]>其中x代表细节层次图像上的系数，即分解图像得到各层边缘图像的系数，y为对应的变换后细节层次图像的系数；b.采用边缘系数调整和动态范围压缩的方法增强细节层次图像局部区域的对比度，具体是在细节层次图像边缘微弱时，细节层次图像系数乘以放大因子aek调整小尺度的系数，当细节层次图像灰度跨越全图像的灰度范围时，分层图像系数乘以压缩因子alk；放大因子aek，计算方法：aek=fe(1-k/ne),0≤k≤neaek=1,k≥ne,]]>其中，fe(fe＞1)控制调整参数的幅度值，ne为需要边缘系数调整的细节层次图像层数；压缩因子alk计算方法：alk=1,k<L-nlalk=fl(L-k-nl-1),L-nl≤k<L,]]>其中，L为图像分解的总层数，nl为需要灰度动态范围压缩的层数；(3)利用拉普拉斯金字塔分解逆变换，将调整系数后的各个细节层次图像再合成原图像增强后的图像。