本文提出了一种新颖的轮廓提取方法。 在基于工业计算机断层扫描的逆向工程中,提取轮廓的质量会极大地影响逆向结果。 作为一种广泛使用的边缘提取方法,小波变换模最大算法也被用来提取轮廓。 它通常通过对小波变换系数进行阈值化来获得结果,然后通过边缘跟踪对其进行跟踪。 通常,阈值会影响边缘定位的准确性,而额外的边缘跟踪会增加复杂性。 为了克服这些缺点,在本文中,我们提出了一种轮廓提取与边缘跟踪同步的方法,但省略了阈值处理。 首先,对原始灰度图像进行小波变换,得到模量矩阵。 其次,通过在原始图像上手动单击所需轮廓的内部和外部,可以通过确定局部模量最大值来获得起始轮廓点。 第三,在以起始轮廓点为中心的遮罩上,可以通过搜索局部模量最大值来自动检测下一个轮廓点。 然后,从该新轮廓点开始,递归地求出局部模量最大值,可以正确找到闭塞轮廓。 实验表明,该方法可以直接从灰度图像中提取连续和单像素宽的轮廓。