基于MATLAB的曲率特征与反光消除硬币图像识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了一套硬币图像识别系统，通过多尺度反光消除算法有效处理高反光硬币图像，结合Canny边缘检测与曲率计算提取几何特征，实现高精度硬币识别。

详 情 说 明

基于曲率特征与反光消除的硬币图像识别系统

项目介绍

本项目是一个针对国内流通硬币的图像识别系统，专门解决硬币图像中常见的高反光干扰问题。系统通过创新的多尺度反光消除技术和曲率特征分析，能够准确识别1元、5角、1角三种面值的硬币。该系统结合计算机视觉与模式识别技术，实现了从图像预处理到特征匹配的完整识别流程。

功能特性

• 自适应反光消除：采用多尺度反光消除算法，有效降低高反光区域的干扰，提升图像质量
• 曲率特征提取：通过Canny边缘检测结合曲率计算，精确提取硬币轮廓的几何特征
• 多特征匹配识别：综合硬币直径、花纹曲率等几何特征建立分类模型，实现高精度识别
• 实时处理优化：采用图像分块处理和特征快速提取算法，保证系统处理效率

使用方法

1. 准备输入图像：确保硬币图像为JPG/PNG格式，分辨率不低于640×480像素，包含单枚硬币的清晰图像
2. 运行识别系统：执行主程序文件，系统将自动进行图像预处理和特征分析
3. 查看识别结果：系统将输出硬币面值分类、置信度评分、处理过程可视化图像和特征参数报告

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件要求：内存4GB以上，支持基本图像处理运算
• 图像输入要求：自然光或均匀光源下拍摄的硬币正面图像

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、反光区域检测与消除、硬币边缘轮廓提取、曲率特征计算与分析、多特征匹配识别以及结果可视化输出等功能模块，实现了从原始图像输入到最终识别结果输出的完整自动化处理链条。