邮票作为一种特殊的文化载体，其收藏价值和经济价值日益凸显。

然而，邮票在印刷、流通和保存过程中容易出现各种瑕疵，影响其品相和价值。

传统的邮票瑕疵识别主要依靠人工经验，存在效率低、主观性强等问题。

随着图像处理技术和人工智能的快速发展，基于图像处理的邮票瑕疵识别方法逐渐成为研究热点。

本文首先介绍了邮票瑕疵识别的研究背景和意义，阐述了图像处理和机器学习等相关概念；其次，综述了国内外邮票瑕疵识别的研究现状，分析了传统图像处理方法和深度学习方法在邮票瑕疵识别中的应用；接着，探讨了邮票瑕疵识别中常用的图像预处理、特征提取和分类识别算法，并对各种方法的优缺点进行了比较分析；最后，总结了当前研究中存在的问题，并对未来邮票瑕疵识别的发展趋势进行了展望。

关键词：邮票瑕疵识别；图像处理；深度学习；特征提取；分类识别

#1.1邮票瑕疵邮票瑕疵是指邮票在设计、印刷、流通、使用或保存过程中产生的各种缺陷，例如漏齿、折痕、污渍、褪色等。

这些瑕疵会影响邮票的完整性和美观度，进而影响其收藏价值。

#1.2图像处理图像处理是指对图像进行分析、操作和处理，以改善图像质量、提取有用信息或实现特定目的的技术。

常用的图像处理技术包括图像增强、去噪、分割、特征提取等。