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摘要
边缘检测的任务是将亮度变化明显的像素点识别为目标边缘，是计算机视觉低层级问题，并且边缘检测在对象识别和检测、对象提议生成、图像分割有着重要应用。如今，边缘检测已经产生了多类方法，如基于梯度的传统检测方法、基于深度学习的边缘检测算法，还有结合新兴技术的检测方法等。对这些方法进行更精细的分类，让研究者更清楚地了解边缘检测的发展趋势。对传统边缘检测的理论依据及实现方法做出介绍；详细介绍近年来主要的深度学习边缘检测方法，根据使用的方法进行分类，并对其中所使用的创新技术进行说明，如分支结构、特征融合和损失函数。衡量算法性能采用评估指标：单图最佳阈值（ODS）和帧数（FPS），在基础数据集（BSDS500）上进行对比。对边缘检测的研究现状进行分析和总结，对未来可能的研究方向进行展望。
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单位辽宁工业大学
