1. 本选题研究的目的及意义
图像边缘检测作为计算机视觉领域的一项基础性任务，在目标识别、图像分割、三维重建等方面具有至关重要的作用。
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，在图像生成、图像修复等领域展现出巨大潜力，也为图像边缘检测提供了新的思路。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在图像边缘检测领域进行了大量的研究，取得了丰硕的成果。
传统边缘检测方法主要依赖于图像的梯度、纹理等低层特征，代表性算法包括Sobel算子、Canny算子等。
然而，传统方法对于噪声、光照变化等因素较为敏感，难以满足复杂场景下的边缘检测需求。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要内容是研究基于生成式对抗网络的图像边缘检测方法，并通过实验验证其有效性。
具体包括以下几个方面：
1.研究生成式对抗网络的基本原理及其在图像处理中的应用，分析其在图像边缘检测任务中的优势和挑战。
2.设计并实现基于生成式对抗网络的图像边缘检测模型，包括生成器网络和判别器网络的结构设计、损失函数设计以及模型训练策略等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:深入研究图像边缘检测和生成式对抗网络的相关文献，了解国内外研究现状、最新进展以及存在的问题，为本研究提供理论基础和方法guidance。
2.模型设计:基于GANs的基本原理，设计并实现适用于图像边缘检测任务的网络模型。
这包括选择合适的网络结构、损失函数以及优化算法等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.模型创新:提出一种新颖的基于生成式对抗网络的图像边缘检测模型，该模型能够有效地学习图像边缘特征，并生成高质量的边缘图。
2.损失函数设计:设计新的损失函数，用于更好地指导GANs模型的训练过程，提高模型的边缘检测性能。
3.实验设计:在多个公开数据集上进行实验，验证模型的有效性和泛化能力，并与现有的先进方法进行比较。
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.刘伟,王朔,王向军.生成式对抗网络及其应用研究综述[J].计算机工程与应用,2018,54(01):1-10.
2.王文辉,黄磊,李恒才.基于深度学习的图像语义分割方法综述[J].计算机应用,2017,37(S2):1-5 12.
3.张丽,黄勇,吴静.生成对抗网络综述[J].计算机科学,2018,45(06):1-11.
