本文提出了一种基于特征的搜索控制模型进行图像曲线检测的新方法。 它由三个部分组成：1）预测； 2）搜索；以及3）更新。 首先，将与曲线相关的特征建模为三阶数组。 然后，推导了预测，搜索和曲线参数更新的方程式。 第三，给出了迭代过程中曲线参数估计的最优模型。 基于提出的模型，设计了一种曲线检测算法。 在数千幅图像上进行的实验证明了该方法的有效性和优势。 与最新方法的比较实验表明，在大多数指标上，所提出的方法优于现有方法。 我们的方法可以用更少的曲线更完整地描述原始图像的内容。 轮廓评估框架和伯克利分割数据集用于评估不同曲线检测方法的性能。 所提出的方法还可以按顺序检测与曲线的重要性相关的曲线，该曲线已在实验中得到验证。
