摘要
图像边缘检测是计算机视觉领域的一项基础性任务，其目标是从图像中识别出物体边界处的像素点，以便于后续的图像分割、目标识别等高级视觉任务。
传统的边缘检测方法，如Sobel算子、Canny算子等，通常依赖于人工设计的特征提取器，难以有效应对复杂场景下的图像边缘检测任务。
近年来，深度学习技术的快速发展为图像边缘检测带来了新的机遇。
生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)作为一种新兴的深度学习模型，具有强大的特征学习能力，在图像生成、图像修复等领域取得了令人瞩目的成果。
将GANs应用于图像边缘检测任务，有望突破传统方法的瓶颈，实现更加准确、鲁棒的边缘检测效果。
本文首先介绍了图像边缘检测的研究背景和意义，以及传统边缘检测方法和生成式对抗网络的基本原理。
然后，重点综述了基于生成式对抗网络的图像边缘检测方法的研究现状，分析了不同方法的优缺点，并对未来发展趋势进行了展望。
关键词：图像边缘检测；生成式对抗网络；深度学习；计算机视觉；特征学习
#1.1图像边缘检测
图像边缘是指图像中像素灰度值发生剧烈变化的区域，它承载着图像中物体形状、轮廓等重要信息。
图像边缘检测的目标是从图像中识别出这些像素灰度值突变的区域，提取出图像的边缘信息。
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