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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种自然场景票据图像的提取与矫正方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116109814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111345104.2，技术领域涉及：G06V10/24；该发明授权一种自然场景票据图像的提取与矫正方法是由张健林;林津伊;林红利设计研发完成，并于2021-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自然场景票据图像的提取与矫正方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分类与分割领域，尤其为一种自然场景票据图像的提取与矫正方法，其具体步骤如下：对票据类型与文字方向进行手工标注，对标注好的数据进行图像增强操作，构建多标签分类网络进行训练，获得训练好的模型后对票据进行分类以及文字方向矫正；对自然场景票据图像的主体区域进行标注，在标注数据上加入图像增强操作后，生成训练需要的掩膜标签，使用显著区域网络U2‑Net进行训练，利用训练好的模型提取自然场景票据图像的主体区域，并使用后处理的方法对票据视角和文字角度进行二次矫正。本发明有效地消除了自然场景中背景的干扰，解决了不同票据类型视角变换、文字倾斜等问题，便于后续的场景文字识别和关键信息提取任务。

本发明授权一种自然场景票据图像的提取与矫正方法在权利要求书中公布了：1.一种自然场景票据图像的提取与矫正方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S01，收集自然场景下拍摄的各类票据图像，根据票据的类型和票据文字的方向进行人工分类，从而获得每张票据图像的类型标签和方向标签； 步骤S02，对票据图像进行预处理，将票据图像统一缩放成固定大小，并对票据图像做随机错切、旋转、裁剪图像增强操作； 步骤S03，构建多标签分类的深度神经网络，对票据图像进行类型和文字方向的分类，此神经网络由一个骨干网络DenseNet-169和两个分支全连接层组成，DenseNet-169负责从图像中提取特征，每一个全连接层共享提取的特征信息，分别负责不同的分类任务； 步骤S04，在训练阶段，使用交叉熵损失函数度量全连接层输出的预测结果与标签之间的误差，损失由两个全连接层计算的误差乘以不同的权重参数并相加得到；在反向传播时，利用SGD优化器得到损失最低的多标签分类模型； 步骤S05，利用训练好的多标签分类模型对待分类的票据图像进行分类，得到图像的票据类型和文字方向，接着根据得到的文字方向对票据图像进行旋转矫正； 步骤S06，收集自然场景中拍摄的各类票据，并在收集的图像上人工地将票据的主体区域使用多边形标出； 步骤S07，对标注的图像进行数据清洗，减少数据标注的错误，在标注的图像上随机地加入图像增强操作，并根据标注的坐标转化为掩膜图像作为训练的标签； 步骤S08，采用深度学习显著区域提取网络U²-Net，处理自然场景中的票据图像，提取各类票据的主体区域，此神经网络由嵌套的U-Net网络组成，每一层的U-Net输出该层预测的特征图，并将这些输出的特征图融合得到票据主体区域的概率图； 步骤S09，U²-Net训练阶段的损失函数由每一层输出的特征图与标注区域掩膜的交叉熵损失相加组成，训练时使用Adam优化器，最后保存损失最低的模型； 步骤S10，输入自然场景中的票据图像到训练好的模型中，得到票据主体区域的概率图，根据输出的概率图映射到原图中的区域，获得票据主体区域图； 步骤S11，根据步骤S05获得的票据类型与步骤S10得到票据的主体区域，使用后处理的方法对票据的视角和文字小角度进行微调，得到无背景干扰、文字方向为正的票据主体区域。

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