在图像处理与模式识别的研究领域中,对物体轮廓认知的过程中,曲线的检测与表达是其中必不可少的一部分,同时曲率也是认识形状特征最重要的情报来源。在实际生产应用中,高精度的曲率检出技术也是保证精密器件质量的必备手段。在直线、折角、弯曲等用来识别物体形状特征的元素中,弯曲是体现形状区别的重要因素,在相对的小范围内,过急的弯曲形成了折角,在相对的大范围内过缓的弯曲可近似为直线。在以往的研究中,对于如何在较大范围内检测局部轮廓线的平均曲率已经提出过众多的方法,然而,这些方法对不圆滑的轮廓线、曲率渐变的轮廓线的检测往往失效。因此,如何实现局部轮廓线的精准曲率检测,如何解决弧线与折角的区分成为一个新的课题。综上,选择了轮廓线特征提取与局部曲率计算的研究作为本文的论文题目。本篇论文提出了一种通过沿着轮廓匹配定长线段来计算曲率的边缘线段的检测方法,这个方法适用于任意几何图像并能够提供局部曲率的精确估计。在此方法中,首先利用基于简单细胞模型建立的edge算子的边缘位置检出特性,通过链式算法跟踪得到由一组连续边缘线段构成的轮廓线。在此基础上,展示edge算子对方位角度高精度的选择性,并依靠所检测到的方位角,讨论由edge算子实现高精度的曲率计算的可能性。最后,将轮廓线分解为首尾相连的边缘线段,逐段识别其是否为构成弧或直线的一部分,并检测其所在弧的曲率及凹凸特征。