摘要
数字图像轮廓提取和增强是图像处理领域中的基础性问题，其在目标识别、图像分割、医学影像分析等领域具有广泛应用。
本文首先介绍了数字图像轮廓提取和增强的基本概念、意义和应用，并对传统的基于梯度、边缘检测和区域的轮廓提取算法进行了综述，分析了其优缺点。
接着，重点阐述了近年来兴起的基于深度学习的轮廓提取算法，包括基于卷积神经网络和生成对抗网络的方法，并探讨了其优势和挑战。
此外，本文还介绍了常用的数字图像轮廓增强算法，如基于数学形态学和主动轮廓模型的方法。
最后，总结了数字图像轮廓提取和增强算法的研究现状，并展望了未来的发展趋势。
关键词：数字图像处理，轮廓提取，轮廓增强，深度学习，卷积神经网络，生成对抗网络
数字图像轮廓提取是指从图像中识别和提取目标物体或区域边界的过程，它是图像分析和理解的关键步骤。
轮廓是图像中像素灰度或颜色发生突变的区域，蕴含着丰富的图像信息。
通过轮廓提取，可以将目标物体从背景中分离出来，为后续的目标识别、图像分割等任务提供基础。
数字图像轮廓增强则是对提取出的轮廓进行优化和强化的过程，旨在提高轮廓的清晰度、连续性和完整性，抑制噪声和干扰的影响，使其更利于后续处理和分析。
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