无线传感器网络是一个由大量传感器节点以自组织和多跳方式构成的无线网络。无线传感器网络可以帮助人们有效的观测目标、收集信息,并执行用户制定的策略或命令。监测轮廓提取能够获得可理解的、具有上下文联系的可视化信息,监测轮廓提取算法研究对无线传感器网络应用具有重要意义。本文在总结前人研究工作的基础上,利用VIso-Map监测轮廓提取、分布式边缘轮廓压缩提取和基于三角形合并的边缘轮廓提取算法对无线传感器网络中的监测轮廓问题进行了深入和系统的研究,主要做了以下三方面的工作。(1)通过多种轮廓图生成算法的优劣比较,提出了一种基于虚拟点的等值线轮廓图提取模型。该模型采用局部数据融合技术,增设虚拟点,对轮廓进行局部优化,在传输模型上采用了树型连通集的无线传感器网络传输。理论推导和实验结果表明：该算法在稍增加网络通信量的基础上,具有较好轮廓逼近能力,能够显著提高轮廓图的精度。(2)提出了分布式边缘轮廓压缩提取算法。该算法利用Delaunay三角划分技术获得边缘识别,在边缘细化方面扩大边缘节点参与优化的数量,且根据局部特性实施数据融合和数据抑制处理,获得局部数据的描述函数,使轮廓边缘连接更加平滑,由于融合节点数量较多,从而大大减少网络上传的通信量,延长了传感器网络的寿命。(3)提出了基于三角形合并的边缘轮廓提取算法。该算法以传感器网络Delaunay三角划分为基础,采用分布式算法,提取分段边缘约束三角形序列,进行道格拉斯-普克压缩,在保证边缘轮廓精度的情况下,大大降低了汇报节点数量,延长传感器网络的寿命。