Özetçe -Çeşitli cihazlarla elde edilebilen tıbbi imgelerdeki ışıklandırma, hastanın tedavisinde kullanılan kimyasallardan dolayı farklılıklar gösterebilmektedir. Örnegin düşük kontrast veya çok parlak bir MRI imgesinin analizi düşük bilgi içerigi nedeniyle uzmanlar tarafından daha zor yapılacaktır. Bahsedilen bu probleme çözüm olabilmesi için bu makalede duragan dalgacık dönüşümü tabanlı yeni bir imge pekiştirme metodu önerilmektedir. Önerilen metod imge ışıklandırmasını pekiştirecek ve daha seçik imge elde edecektir. Önerilen metod, girdi imgesini duragan dalgacık dönüşümü kullanarak dört alt bölgeye ayırmaktadır. Ayrılan bölgelerdeki düşük-düşük alt bölge imgesinin ışıklandırması pekiştirilmektedir. Daha sonra yüksek frekanslı alt bölge imgesi girdi imgesine eklenerek ayrıt pekiştirilmesi yapılmaktadır. Bu metod, literatürde en gelişkin kontrast pekiştirme metodları olarak bilinen histogram eşitleme, yerel histogram eşitleme, tekil deger eşitleme, tekil deger ayrık dalgacık dönüşümü takiben tekil deger ayrıştırma metodlarıyla karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar önerilen metodun diger en gelişkin metodlara göre daha üstün oldugunu dogrulamaktadır.Anahtar Kelimeler-Tıbbi imge netleşme, kalıcı dalgacık dönüşümü, tıbbi imge işleme, tıbbi imge pekiştirme Abstract-Medical images captured by various devices have different illumination states based on chemicals used by patient prior to scanning. Consider a MRI image which has low contrast or is too bright, hence the experts cannot analysis that image due to poor representation of data in the image. In this paper we are proposing new medical image illumination enhancement and sharpening technique based on stationary wavelet transform which is addressing the aforementioned problem. The technique decomposes the input medical image into the four frequency subbands by using stationary wavelet transformation and enhances the illumination of the low-low subband image, and then it enhanced edges of image by adding the high frequency subbands to the image. The technique is compared with the conventional and state-of-art image illumination enhancement techniques such as histogram equalisation, local histogram equalisation, singular value equalisation, and discrete wavelet transform followed by singular value decomposition contrast enhancement techniques. The experimental results are showing the superiority of the proposed method over the conventional and the state-of-art techniques.