射线图像上两个区域之间的黑度差定义为影像的对比度，在射线影像上的对比度指的是影像黑度与背景的黑度之差。对窄束单色射线的情况，可以根据射线衰减规律推导。在实际的检测时一般都是宽束射线，因此必须考虑到散射线的影响，因此也可以推导出散射比。射线检测理论的基本公式是指导射线检测技术的基本公式，对实际检测过程中的缺陷，严格的说不能简单的应用公式进行计算，而是应考虑缺陷对射线的衰减特性。也就是缺陷引起的射线衰减远远小于同样小的被检测物本身引起的射线衰减，某个细节缺陷影像的射线对比度受到细节本身的性质和尺寸及射线检测因素、被透照物体本身的性质和尺寸等一系列因素的影响。对于一个特定的缺陷，要得到高的射线对比度就要选用可能较低能量的射线透照，来提高线衰减系数。选择适宜的透照布置使得该缺陷在透照方向具有较大的厚度差，采取措施减少散射线的强度。
鞋厂验针**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。
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。
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