1. 本选题研究的目的及意义

数字图像轮廓提取和增强是图像处理领域中的重要研究方向，其目的是从图像中识别和突出目标对象的边界信息，以便于后续的图像分析、识别和理解。

此技术在众多领域中发挥着至关重要的作用，例如工业检测、医学影像分析、自动驾驶、机器人视觉等，因此对其进行深入研究具有重要的理论价值和现实意义。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

数字图像轮廓提取和增强算法一直是图像处理和计算机视觉领域的热点研究课题，多年来，国内外学者在该领域进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在数字图像轮廓提取和增强算法方面开展了大量研究工作，并在一些特定领域取得了突破。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对数字图像轮廓提取和增强算法的关键问题展开研究，主要内容包括：1.深入研究传统的轮廓提取算法，包括基于梯度的算子（如sobel、prewitt、laplacian等）、基于边缘检测的算法（如canny算法）以及基于区域的分割方法（如分水岭算法）。

分析它们的优缺点，并探讨其改进方向，以提高算法的抗噪性、鲁棒性和精度。

2.研究基于深度学习的轮廓提取算法，包括基于cnn和gan的模型。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步深入地开展研究工作。

首先，进行文献调研，系统地了解数字图像轮廓提取和增强算法的研究现状、发展趋势以及存在的挑战。

重点关注国内外最新的研究成果、经典算法的优缺点以及深度学习技术在该领域的应用情况。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.提出基于深度学习的数字图像轮廓提取和增强算法，该算法将结合传统算法的优点和深度学习的优势，以期在提取精度、鲁棒性和泛化能力等方面取得突破。

2.构建面向特定应用场景的轮廓提取和增强算法。

针对不同应用场景的特点，例如工业检测中的缺陷识别、医学图像分析中的肿瘤分割等，对算法进行优化和改进，以提高算法在实际应用中的效果。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 郭晓峰，谢维信，丁晓青. 基于深度学习的图像语义分割综述[j]. 软件学报，2017，28(6): 1486-1521.

[2] 刘文印，郭雷，王鹏冲，等. 基于深度学习的图像语义分割方法综述[j]. 自动化学报，2017，43(10): 1731-1748.

[3] 刘宇轩，刘林虎，郭丽华，等. 基于深度学习的医学图像分割研究进展[j]. 中国生物医学工程学报，2019，38(02): 243-253.