近年来,随着国家经济实力的提升,与过去相比较,人们的生活水平得到了大幅度的提高,以至于人们所追求的生活质量与生活方式也变得更加多样化,外出旅游、出国购物等活动空前增多;但与此同时,伴随而来的社会问题也越显突出,这就对安检设备仪器提出了很大的考验。在火车站、汽车站以及各种需要安检场合都大量采用了 X射线安检机,其主要目的是用来识别比如枪支、刀具、易爆易燃等违禁物,经过科研工作者长时间的研究与改进,运用X射线安检机已经可以比较清楚准确的辨识出常见的铁、钢制品,但是在对液态物质的检测方面依然显得捉襟见肘,还在用比如打开瓶盖闻气味、观察液体颜色等较为传统的方式来区分其是否是危险品,这种方法不仅不能很好的区分出液态违禁物,还可能对人体造成伤害。本文着重对液态违禁物图像识别与分类两方面展开的研究工作;在图像识别方面:对于采集到的图像,由于各种原因,往往会掺合着一些噪声信息,针对这一点,重新构造了新的小波阈值函数,使除噪效果得到提升;其次针对X射线液态物质图像的灰度分布特点和整体差异性,采用新的算法对图像进行区分,取得了不错的效果。在液态违禁物质分类方面:通过实验的方式,对甲醇、乙醇、丙酮以及汽油进行分类X射线透视实验,分别采集其在包裹中与裸露状态下的高低能灰度值,用MATLAB软件对采集的数据进行曲线拟合,最终达到求出拟合数据方程的目的。论文通过对常见液态违禁物进行大量线扫描实验,以获得的高低能灰度值来求出对应的拟合方程,同时结合图像处理理论,为液态违禁物的识别工作提供了一种新的研究方向。