图像处理是一个视觉信息处理过程，就是使可以看到的图像质量逐步提高的过程。其目的就是对图像进行加工，以得到对具体应用来说视觉效果更好，更有用的图像效果。X射线检测机图像处理分为传感预热处理、分割、描述、识别、表达和解释6大部分组成，图像处理和分析主要有图像增强、图像恢复、图像重建、图像编码和分割等几种方法。X射线检测图像增强是提高图像视觉质量的重要因素，有空域增强和频域增强。所完成的工作包括了去除图像的噪音，以及增强图像的对比度等。图像恢复是把退化图像复原，重新获得原始图像的过程。X光机的图像编码就是实现对图像压缩，而图像数据量的压缩对图像的存储和传输都至关重要。图像分割就是从处理开始到分析转变的关键，也是图像自动分析的第一步，分为并行边界类、串行边界类、并行区域类和串行区域类4种分割方法。根据X射线检测的实际情况不同，具体应用的目的和要求也不同，所有的图像处理方法也不尽相同。但是无论采用什么样的处理方法和方式，其较终目的就是对检测区域图像质量的提高。
X射线波长短和穿透性强的特征，使得常规的可见光探测器难以对其进行探测。一百多年以来，人们一直致力于研制新型的X射线探测器，以其能够在减小射线剂量的前提下，获得更好的成像质量。X射线探测器技术的发展与材料技术、微电子技术、现代信息技术以及计算机科学技术等多个学科密切相关。新型X射线探测器的应用，也都会伴随着新型的X射线成像技术的出现。X射线探测器是在接收到X射线后，把它转化为可测量或是可观测的量，如可见光、电流脉冲等。然后再转化为电信号通过电子测量装置进行测量，所有的射线探测器都是利用射线与探测介质作用时的各种特性。如影像的感光效应、闪烁晶体的荧光效应或是物质的电离效应等进行探测的，性能一般于被探测的X射线波段和被探测的参数等相关。无论在任何的成像系统中，探测器性能的好坏都直接影响到整个系统的性能进而影响到图像的质量。对于探测器的选取，还取决于应用的特殊要求与限制。光学转换效率、计算率和空间分辨率以及操作简易性是X射线探测器几个较重要的技术指标。
鞋厂验针专用的X光机检测鞋子，之所以可以高清晰的显示断针断钉等异物的图像，是因为在图像识别领域，有效识别特征的提取是保证视觉系统识别速度和识别准确率的关键。鞋子验针X光机是直接利用图像的像素值作为识别的样本特征，基于模板的各种图像匹配识别算法，取像素点的灰度值作为分类的样本数据。即使是很小的产品目标图像，如果直接采用像素值作为样本向量，会直接的导致X光机系统识别的时间。不适用于对复杂的鞋子结构的验针识别，可以用做对图像特征的提取，以检查较小的结构尺寸为基准。鞋子验针X光机的目标图像基准点在确认后，对有效区域的图像作恰当的数学描述，以获得一组少而精的特征来作为图像的描述符，X光机就能实现对检测的鞋子与样本图像之间的匹配，进而完成检针任务。被检测物品特征的提取是模式识别与图像分析领域中较重要的，也是较基本的问题之一。鞋子验针X光机的图像中正确的选择和抽取有效特征，是解决对断针断钉等异物识别的关键，主要包括鞋子的特征选择及特征定位和特征的提取。
用于模式识别的实际图像通常都有许多种特征，抽取有效的特征识别是一个非常重要的问题，这不仅影响到X光机识别的精度，也会直接影响识别的速度。原始图像中包含大量的信息，在大量信息中蕴含的就是众多的特征，选择的特征越多就可以越全面、越完整地描述某个目标。但是特征过多会造成维数爆炸，使一个低维情况下易于分析计算的问题，在高维的情况下就变得完全不可能。因此选择图像的哪些特征，如何去度量这些特征的鉴别能力是决定能否成功完成识别的关键。特征选择问题通常非常的复杂，若把区别不同类别的特征均从原始信息的分析中找到，需要处理大量数据，耗费大量的计算机资源，而某些重要特征往往在众多特征中显不出其相应的重要性来，不易于度量。为了在实际的检测中更高效、快速分类、通常只需要保留对区分不同类别较为重要的特征信息，舍去那些对分类并无多大贡献的特征信息，这就是X射线检测机特征筛选与压缩过程。对于产品的检测X光机会通过分析产品的位置、取向、尺寸、轮廓、灰度等特征进行识别，其中边缘和区域特征是较常用的。
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