顏色和形狀特征在硬幣分離中的應(yīng)用

陳紫微 易小泉 周 猛 張 威 張倚凌 傅茂龍

(華東交通大學(xué)理工學(xué)院，江西 南昌 330100)

1 硬幣分離總流程

硬幣分離總流程如圖1-1：

圖1-1 總流程圖

2 基于顏色特征分離五角硬幣

2.1 圖像獲取

利用智能手機(jī)等照相設(shè)備獲取一張包含3種硬幣的圖像(圖2-1(a))，該樣本圖像選擇黑色作為背景，圖像為png格式，因?yàn)樵摳袷綀D片具有體積小、無損壓縮、照片清晰等特點(diǎn)，可以提高后期圖像處理的運(yùn)算速度。

2.2 基于HSV顏色模型對(duì)五角硬幣進(jìn)行特征提取

對(duì)物體進(jìn)行顏色特征提取時(shí)常使用RGB顏色模型，但RGB顏色易受光照強(qiáng)度影響，所以本文采用對(duì)光照強(qiáng)度變化不敏感的顏色模型——HSV，HSV分別為色調(diào)(H)、飽和度(S)、明度(V)，經(jīng)過大量實(shí)驗(yàn)并查閱相關(guān)資料得出五角硬幣HSV變化區(qū)間為[0，56，99]到[180，255，255]，一元和一角的HSV變化區(qū)間為[0，0，89]到[180，51，219]，將提取出的五角和一元、一角的顏色分別放置于創(chuàng)建的黑色背景中，如圖2-1(b)、2-1(c)所示。

圖2-1 硬幣特征的提取

2.3 五角圖像處理

由圖2可見，顏色分離后仍存在一些噪點(diǎn)，可利用形態(tài)學(xué)手段進(jìn)行處理。本文先利用開運(yùn)算去除噪點(diǎn)，即先腐蝕后膨脹，開運(yùn)算具有能夠除去孤立的小點(diǎn)、毛刺和小橋，而總的位置和形狀不變，開運(yùn)算后的RGB圖像如圖2-2(a)。然后采用最大類間方差法(又稱Otsu算法)對(duì)圖像閾值分割得到二值圖像如圖2-2(b)。

二值圖像中存在許多肉眼看不到的連通域，此時(shí)采取膨脹將與物體接觸的所有背景點(diǎn)合并到該物體上，使邊界向外部擴(kuò)張，填充圖像中的小孔及邊緣處的小凹陷，從而能獲得完整的連通域。……