数字图像处理系统是现代信息处理领域的研究热点。早期的数字图像处理主要集中在对图像的滤波、增强、转换、存储和传输等,其主要目的是为人们阅读、理解图片提供便利。随着计算机性能的提升和模式识别技术的发展,图像处理已经发展到计算机视觉、人工智能方面,使机器具有对图像的阅读、理解功能,从而能够替代人类从事一些智能检测、动态跟踪等方面的工作,或者为人类的决策提供信息支持。随着数字成像技术、计算机技术和存储技术的发展,人们已经可以实时的获得高分辨率的图像信息并对其进行处理,但对于一些高级数字图像处理系统来说,时间特性是一个重要的指标,一个设计优良的数字图像系统不仅要完成既定的功能,还要满足一定的时间特性,以符合实际需求。数字图像边缘检测是数字图像处理的一个基本领域,主要是提取数字图像中的边缘信息,从而将大数据量的图像信息转换为较为精简的二值图像,在精简数据量的同时,边缘映射图像能够保存原有图像中的绝大多数结构、位置、物体间关系等信息。将边缘映射图像作为高级数字图像处理系统的输入能够大大减轻整个系统对存储、计算方面的要求,提升系统的整体性能,满足应用的实时性需求。时频分析是现代数字信号处理的有力工具,它克服了傅里叶分析只能提供频域信息的弊端,能够对时间信号进行时-频域表达,使观察信号的局部时频特性成为可能,成为现代信号处理、特别是非平稳信号处理中应用最为广泛的方法。小波分析和S变换是两个时频分析方法,都具有多尺度分析能力。小波分析具有多种小波基可供使用,可以根据信号的不同特点或者应用要求灵活选择。S变换则修正了小波变换中的相位信息,能够真实反映信号在频率域的完整信息。本文主要研究了时频分析方法在数字图像边缘检测算法中的应用。作为一种时频分析方法,S变换具有很好地检测信号奇异性和非正则性的能力,即具备检测数字图像边缘的可行性。本文通过对数字图像在水平、竖直两个方向上进行S变换,运用非极大值滤波和阈值滤波实现了边缘检测功能,并设计了一个正交方向边缘融合方法实现对水平、竖直两个方向边缘映射的融入,具有单值响应特性。在边缘检测工作的基础上,结合小波变换,本文还提出了一个X射线图像牙齿定位算法。该算法通过小波变换分析X射线图像在水平方向的投影来确定牙齿部位的上、下边界；在此基础上,对X射线图像的特定区域进行边缘检测,对边缘映射图像在竖直方向上进行投影,并设计一个阈值计算方法,用该阈值实现对牙齿部位左、右边界的定位。这样实现了在X射线图像中的牙齿定位。大量的仿真实验证实了本文所提出算法的准确性和有效性。