图像边缘提取技术是图像处理领域最基本的技术，如何准确、快速地提取图像中目标物体的边缘信息一直是图像处理领域研究的热点问题。随着边缘提取技术研究的深入，边缘提取已经成为图像分割、目标识别、图像压缩以及其它一些图像处理技术的基础，应用范围已遍及工业、农业、军事、国防等多个领域。凸曲线轮廓零件是工业生产中一类重要的产品，为了解决该类产品图像的边缘提取问题，本文针对凸曲线轮廓图像的特性，探讨了凸曲线轮廓图像边缘提取的主要技术，找到了适合凸曲线轮廓图像边缘检测与提取的有效方法。　　 本文概要论述了数字图像边缘提取技术的发展以及凸曲线轮廓产品的概念，在此基础上分析了凸曲线轮廓图像边缘提取技术研究的重要意义。通过对数字图像处理中图像灰度化处理、图像去噪、边缘检测、图像阈值分割等关键技术的介绍，研究了图像边缘检测与提取的一般方法。　　 分析了凸曲线轮廓图像的特点，并以此为基础，详细讨论了适用于凸曲线轮廓图像的基于彩色空间距离的图像灰度化算法、图像高斯去噪算法以及凸曲线轮廓图像的边缘检测算法和阈值分割算法，并详细分析了它们的出发点、理论依据以及实现方法，以实际工业生产过程中的螺旋桨叶片图像和螺纹图像为例，对图像进行了处理，实验结果表明，应用这些方法对凸曲线轮廓图像进行处理，取得了良好的效果。　　 研究了凸曲线轮廓图像边缘坐标的提取技术，主要探讨了基于八方向链码的图像边缘跟踪算法，并根据需要对跟踪初始点、下一边缘点的判断以及搜索终止条件的选择方法进行了优化，论述了优化算法的理论基础和核心思想，并通过实验进行验证，实验结果表明，优化后的边缘提取算法是一种快速有效的凸曲线轮廓图像边缘提取方法。