随着计算机视觉和多媒体技术的飞速发展，数字图像处理的应用范围也变得更加广泛。例如在工业、农业、医学以及航空航天等领域都具有大量的应用。本文主要是以金属流通硬币和纪念币图像作为研究对象，通过详细分析硬币表面图像中防伪符号的特性，同时对各种经典的图像增强和分割算法进行研究和比较，提出了一套基于数字图像处理技术的硬币表面防伪图案检测和识别的处理方案，并完成了防伪图案信息的处理和解析。首先，为了能够方便地提取出金属硬币表面的防伪图案区域，对金属硬币表面图像进行了预处理算法研究。实现过程主要包括硬币表面区域的剪裁，去除背景干扰，图像信息的增强，滤除干扰噪声以及图像的灰度变换等。在图像增强过程中，主要研究了灰度拉伸和直方图均衡化等方法来突出图像中的特征信息，利用中值滤波算法来消除或减少图像中的噪声信息，通过图像锐化处理可以进一步改善图像的边缘质量。其次，对防伪图案进行了分割算法研究，由于单一的分割算法很难直接处理本文的问题，所以根据不同材质的硬币图像提出了结合动态阈值法和边缘检测算子的图像分割方案。通过对各种方案的仿真和比较，最终设计出能够有效地分割出硬币表面防伪标识信息的处理方案。最后，利用图像放大和旋转技术对提取出来的防伪图案进行修整，重新编排后解读出了防伪信息的内涵。此外，针对一种改进的防伪方案进行了研究。实验结果表明，利用本文中的处理流程来分割硬币图像中的防伪标识能够达到比较理想的效果，提取出来的防伪图案清晰准确。