1、隨著圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展和進步，其應(yīng)用范圍也越來越廣泛。如在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)以及航空等領(lǐng)域都有大量的應(yīng)用。為了檢測銅幣表面是否發(fā)生變色和腐蝕，準(zhǔn)確的提取變色和腐蝕的區(qū)域以及精確的計算該區(qū)域的面積，本文將以流通硬幣中的銅質(zhì)硬幣(以下章節(jié)所說銅幣均指銅質(zhì)硬幣)作為研究對象。通過對大量的銅幣圖像進行分析和研究，從而提出了一套基于圖像處理技術(shù)的銅幣表面變色和腐蝕區(qū)域提取的處理方案。
　　 首先，為了能更加準(zhǔn)確的提取銅幣表面的變色和腐蝕

2、區(qū)域，需要對銅幣圖像進行預(yù)處理。該過程主要包括銅幣區(qū)域的剪裁，圖像的去噪以及對比度增強等。在去噪過程中，提出了一種改進的中值濾波方法。該方法能有效的改善對圖像邊緣和細(xì)節(jié)的平滑。其次，對于銅幣圖像的顏色量化處理，設(shè)計了一種新的基于聚類的顏色量化算法。該算法在HIS顏色空間下對圖像的顏色進行粗分類并確定初始聚類中心，再轉(zhuǎn)換到RGB顏色空間下，結(jié)合K均值算法來完成最終的聚類中心的求解。從而完成銅幣圖像的顏色量化過程。實驗結(jié)果表明，該算法不僅具

3、有理想的量化效果，還能較好的保留圖像的細(xì)節(jié)和層次感。然后，通過分析目前各種常用分割算法的特點和適用范圍，得出當(dāng)前常用的分割算法無法直接運用于本文的分割處理。從而提出結(jié)合變色和腐蝕區(qū)域的顏色特征以及亮度特征來完成對銅幣表面變色和腐蝕區(qū)域的分割。最后，利用簡單有效地像素計數(shù)法和八叉樹算法來完成變色和腐蝕區(qū)域的面積計算。
　　 本文主要對銅幣表面變色和腐蝕區(qū)域的提取和面積計算過程進行了研究，研究成果對于利用圖像處理技術(shù)來檢測硬幣的表面