时-频分析是信号处理中的重要手段之一。作为经典的时频分析工具Fourier变换建立了信号从时域到频域的桥梁。但它反映的只是整个信号在全部时间下的整体频域特征,而不能提供任何局部时间段上的频域信息。基于Gabor变换的时频分析,克服了传统Fourier变换在频域内无任何时域分辨力的缺陷,体现了信号的联合时频分析特性。它不仅在Heisenberg测不准原理下被证明具有最优的联合时频分辨率,而且2-D Gabor基函数能够很好的描述哺乳动物初级视觉系统中一对简单视觉神经元的感受野特性,这为其在图像处理中的应用奠定了理论基础。本文围绕基于Gabor变换的时频分析,针对图像特征提取、图像配准、图像增强方面的相关问题进行了研究。在初步了解图像特征提取的基础上引入了Gabor变换,并对Gabor变换的原理和性质展开了论述及应用。实验表明,该算法同传统的特征提取算法相比,具有更强的抗噪性能并能够提取更多的图像细节及更好的视觉检测效果。为以后的图像配准和图像增强处理奠定了一定的基础。在图像配准方面,应用奇Gabor滤波器和偶Gabor滤波器分别提取图像的纹理特征和几何特征并结合自适应的图像配准计算,提高了配准精度,特别是在细节方面有很大的改善。在图像增强方面,本算法在原来算法的基础上进行了改进,改进了一种基于Gabor变换的图像增强算法,并结合传统的图像增强方法对图像进行了增强,使图像得到了更好的视觉检测效果。最后,给出图像增强仿真试验系统进行验证。