基于MATLAB的图像处理：硬币个数识别系统与算法优化

本篇论文主要探讨的是基于MATLAB的硬币个数检测系统的设计与实现，针对的课程是数字图像处理，它属于仪器科学与光电工程专业，特别是仪器仪表工程方向。作者率红岩在2013年6月进行的课程设计中，采用了MATLAB这一强大的工具来开发一个图像处理系统，用于识别硬币数量，以此提升系统的非接触性、高速度和安全性。 数字图像处理是现代信息技术中的一个重要分支，它通过一系列算法和技术，如图像增强、复原、编码和压缩，来优化图像质量和人眼的感知效果。在医疗、军事、科研和商业等多个领域都有广泛应用。MATLAB作为一款强大的数值计算和可视化平台，因其灵活性、易用性和高度的计算精度而被选为该系统的开发工具。 设计的核心是利用MATLAB的图像处理功能，通过对硬币图像的预处理，比如边缘检测、二值化和形态学操作，提取出硬币的特征，然后通过计数算法确定硬币的数量。这种方法相较于传统的机械式识别方法，具有明显的优势，如避免物理接触，减少磨损，同时处理速度更快，提高了生产效率。 论文的关键技术点包括数字图像处理理论、图像识别算法以及MATLAB编程实践。作者还提到了使用OpenCV进一步扩展图像处理能力的可能性，通过将其与上位机（通常指控制硬件的计算机）集成，能够在规定的时间内高效地处理采集到的图像数据。 这篇论文不仅介绍了MATLAB在硬币个数检测中的具体应用，还展示了数字图像处理技术在实际工业场景中的实用价值，为同类物品的识别提供了新的思路和方法。对于从事图像处理或MATLAB编程的学生和研究人员来说，这是一份有价值的参考资料，有助于理解和实践基于图像处理的智能识别系统。