摘 要

图像处理技术在国内外发展十分迅速，应用也十分广泛，本文就邮票齿度识别这一具有实际意义的问题，利用图像处理技术，力求通过邮票的照片就能准确、快速地识别邮票的齿度，从而摆脱人工识别的原始方法。

本文首先介绍了图像处理的相关技术，在没有资料借鉴的情况下，本文大胆提出了两种可行的思路：基于像素点变化和基于背景减除的邮票齿度识别方法，并顺利利用MATLAB实现了后者，得出的结果符合实际情况，验证了方案的有效性和可靠性。本文的研究的是一个全新的课题，初步尝试了在图像处理技术的支持下发展出一种全新的邮票齿度识别技术。尽管方案目前尚有不足，但仍有一定的参考价值与实际意义，推广完善之后必将方便广大的集邮爱好者。

关键词：图像处理 邮票齿度识别 背景减除法 MATLAB

Abstract

Image processing technology has developed rapidly at home and abroad, and its application is also very extensive. This paper uses the image processing technology for stamp tooth recognition, which is a practical problem.With the image processing technology we can accurately and quickly identify the stamp's tooth size through the stamp's photo,so that get rid of the original method of human eye recognition.

This paper introduces the related image processing technologies. Without related literature, we based on the relevant knowledge of image processing,boldly proposed two possible ideas— based on the pixel point change and background reduction based stamp tooth recognition method, and successfully using MATLAB to achieve the latter, the results accord with the actual situation,verify the effectiveness of the scheme. The study of this graduation project can be said to be a new topic. Under the support of image processing technology, a new stamp tooth recognition technology has been developed and processed. However, the scheme is not yet perfect. We believe that with the continuous improvement of the program, it will be widely quoted in the actual field and it will certainly be convenient for the vast number of stamp collectors.

Keywords:Image processing, stamp tooth recognition, background reduction, MATLAB

目录

第1章 绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3本文主要工作及章节安排 2

第2章 相关图像处理技术介绍 3

2.1图像灰度化 3

2.2图像二值化 4

2.3背景减除法 5

2.4 MATLAB概述 6

2.4.1 MATLAB的发展史 7

2.4.2 MATLAB的功能特点 7

2.5本章小结 8

第3章 设计思路及方案 9

3.1初步设计思路 9

3.1.1 利用邮票齿孔像素点变化的邮票齿度识别 9

3.1.2 利用背景减除法的邮票齿度识别 11

3.1.3 两种方案的比较 12

3.2实施方案的完善 13

3.3本章小结 14

第4章 方案实施及结果分析 15

4.1选取邮票简介 15

4.1.1《祝福—中国结》邮票简介 15

4.1.2《霞浦滩涂》邮票简介 15

4.2邮票图片的预处理 16

4.3仿真结果及分析 17

4.3.1《祝福》邮票识别结果及分析 17

4.3.2《霞浦滩涂》邮票识别结果及分析 18

4.4本章小结 19

第5章 总结与展望 20

5.1总结 20

5.2展望 20

参考文献 22

致谢 23

第1章 绪论

邮票最早诞生于1840年，起初单纯作为邮资凭证来使用，后来随着网络的发展，邮票渐渐失去了其本来的作用，但是由于邮票能在方寸之间展现出各地风土人情、自然风貌，所以邮票慢慢从原来的邮资凭证功能中衍生出收藏价值，从而对于邮票的防伪也有了相应的要求。邮票齿度作为邮票的基本参数，对于邮票的防伪有着重要的意义。本文着眼于邮票齿度识别的新方法，结合当下热门的数字图像处理技术来识别邮票齿度。

1.1研究背景及意义

在电话、微信、Skype还没有普及的年代，人们常用的信息传递方式就是书信邮件，邮票也仅仅是作为邮资凭证存在的。随着互联网的普及，现代人越来越少使用书信往来，但是邮票由于其自身的特性而慢慢具有了收藏价值，这让邮票对于防伪也有了一定的要求。

现如今新发行邮票的防伪手段多种多样，有异形齿孔、荧光纤维防伪专用纸、荧光加密防伪油墨、微缩文字等技术含量很高的方法^[1]，被造假的可能性很小。但是对于早些年发行的邮票能够鉴别它们真伪的方法却寥寥无几，主要是通过肉眼观察图案、颜色，人工测量齿度等途径来鉴别。在这几种原始的鉴别方法中，测量邮票的齿度是最为直接且有效的鉴别方法，邮票的齿孔是邮票印刷时为了方便撕开邮票而设计的。对于撕开的邮票，半圆形的凹进称作孔，凸起称作齿；对于未撕开的邮票，圆孔称作孔，圆孔间的部分称为齿。具体而言邮票的齿度是指2cm内邮票的齿孔数。最常见的测量邮票齿度的方法是用专用的量齿尺进行测量，量齿尺是邮票收集爱好者必备的工具，把邮票放在量齿尺上的某一排，齿孔正好对应，尺上注明的数字即为邮票的齿度^[2]。

现在，计算机技术的兴起、图像处理技术的出现给邮票齿度的测量带来了新的思路。利用图像处理的相关技术，通过邮票的图片来识别其齿度，无需由人工进行计算，可以实现快捷、准确、方便地计算邮票齿度的目的。这种方法摆脱了传统量齿尺需要用人眼进行判别的方式，将邮票鉴别与新兴技术结合在一起，为广大集邮爱好者提供了一种全新的鉴别邮票齿度的方法，这种方法仅凭邮票的照片就能够迅速得到结果，速度与准确度相比量齿尺的方法都大大提高，具有较高的实用价值与研究意义。

1.2 国内外研究现状

图形图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片，用来改善图像的质量。此后由于遥感等领域的应用，图像处理技术逐步得到发展。图像处理技术被分为模拟图像处理和数字图像处理两大类，本文主要采用了数字图像处理技术。数字图像处理技术一般都用计算机或实时的硬件处理，因此也称之为计算机图像处理，其目的是将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理从而提高图像的可使用性。数字图像处理一般使用图像增强、图像复原、图像编码、图像分割等手段对图像进行处理，从而获取相应的图像信息。

由于本文研究的对象是邮票的齿度，国内外对于识别邮票齿度的方法还停留在最初的量齿尺等人工方法上，所以本文研究的方向相对冷门。目前利用图像处理技术来识别邮票齿度的研究少之又少，能够找到的资料几乎为零。所以本次研究的是一个全新的领域，需要研究者大胆尝试，运用可能用到的各种方法来进行研究，这对于研究者而言是一个巨大的挑战。

1.3本文主要工作及章节安排

本文主要研究利用图像处理技术来识别邮票齿度，整个过程无需人工计算，而是直接通过计算机处理给出结果，由于研究方向过于狭窄，所以可供参考的资料很少。本文的工作重点就是运用相关技术，探索出一种合理有效的实施方案，并通过仿真验证方案的有效性。

本文章节安排如下：

第1章：本章介绍了本次设计的背景、意义及目的，国内外对于这方面的研究，并简要概括了全文安排；

第2章：本章介绍了图像灰度变换，图像背景减除以及二值化处理等一系列可能运用到的图像处理相关技术，并对要使用的MATLAB软件作简要介绍；

第3章：本章详细地介绍了作者对于本次课题研究的主要思路以及提出的两种可行性方案，基于像素点变化和基于背景减除的邮票齿度识别方法，并比较两种方案的优缺点进而确定方案；

第4章：本章介绍了方案的具体实施过程及得到的结果，并对得到的仿真结果进行深入分析；

第5章：对全文进行了简要的小结，并展望下一步的研究目标。

相关图像处理技术介绍

本章主要介绍了本文用到的几种图像处理技术的原理，并且对于后面仿真时使用到的MATLAB处理软件也作了简单的介绍。

2.1图像灰度化

一般的图像采集设备，如数码摄像机、数码照相机等，获取的图像都是真彩SE图像，即RGB（Red、Green、Blue）图像各像素点都是红、绿、蓝三种颜色的混合：图像的每个像素用三个字节表示，每个字节分别对应红、绿、蓝分量的亮度值^[3]。真彩色图像的优点是再现物体更加细致、丰富，具有真实感，但缺点是占用字节数多，数据量较大，在对图像处理时会影响到处理速度。因此，在对处理速度要求较高的一些场合，需要将彩色图像转化成数据量较小的灰度图像，这个处理过程就是图像的灰度化。图2.1、2.2为图像灰度化的示意图。本文将对邮票图片进行灰度化操作后再进行后续处理。

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