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龙图腾网恭喜厦门理工学院申请的专利一种应用于歪曲试卷的文档矫正系统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：CN118898846B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411396493.5，技术领域涉及：G06V30/146；该发明授权一种应用于歪曲试卷的文档矫正系统是由周欣玥;江楠峰;满旺;何一凡;王大寒;朱顺痣设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于歪曲试卷的文档矫正系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种应用于歪曲试卷的文档矫正系统，包括试卷图像的分割模块和基于多头注意力机制的试卷图像矫正模块；所述试卷图像的分割模块基于UNet构建的分割模型以实现对于试卷文档的左缘信息和右缘信息分割，通过卷积层、残差连接以及转置卷积层提取和融合图像特征，以获得图像分割图，随后进行后处理以获得实际的掩码图；再将分割后的信息输入到基于多头注意力机制的试卷图像矫正模块中以对分割后的图形进行矫正；所述基于多头注意力机制的试卷图像矫正模块采用Transformer结构，包括Encoder‑Decoder结构，采用多头注意力结构网络生成图像的光流图，通过一系列的Encoder编码器块进行逐步降采样和Decoder解码器块进行逐步上采样，得到矫正后的试卷文档图像。

本发明授权一种应用于歪曲试卷的文档矫正系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于歪曲试卷的文档矫正系统，其特征在于：文档矫正系统包括试卷图像的分割模块和基于多头注意力机制的试卷图像矫正模块；所述试卷图像的分割模块基于UNet架构的深度学习模型实现对于试卷文档的左缘信息和右缘信息分割，通过卷积层、残差连接以及转置卷积层提取和融合图像特征，以获得关键实体三维坐标图；再将分割后的信息输入到基于多头注意力机制的试卷图像矫正模块中以对分割后的图形进行矫正；所述基于多头注意力机制的试卷图像矫正模块采用Transformer结构，包括编码器-解码器结构，采用多头注意力结构网络生成图像的光流图，通过一系列的编码器块进行逐步降采样和解码器块进行逐步上采样，以生成最终的光流图；训练分割模块和试卷图像矫正模块的过程包括：构建并训练分割模块；自样本库中提取任意歪曲试卷图像，获取试卷图像的左缘信息和右缘信息；获取试卷图像的左缘信息和右缘信息具体包括：数据导入，输入包括图像、三维坐标图和光流图；对于图像进行裁剪：首先由三维坐标图生成掩码图，通过提取三维坐标图这一彩色图像的三个通道数据，将非零的RGB像素标记为白色，确定掩码图中最边缘的点，根据最边缘的四个点将图像裁剪得到；将、、分别进行缩放和格式转换对应得到、、；获取数据，通过UNet架构的深度学习模型对图像边缘进行分割，输入为，结合卷积层、残差连接以及转置卷积层来提取和融合图像特征；通过一系列残差块处理和Sigmoid激活函数的二值化边界输出，得到关键实体三维坐标图；基于所述分割模块得到的左缘信息和右缘信息，构建并训练基于多头注意力机制的试卷图像矫正模块；具体包括如下步骤：数据导入，输入包括图像、关键实体三维坐标图、；获取数据，通过编码器结构，从输入图像中获取特征表示，记为，再经过ReLU激活函数处理以引入非线性；将特征表示通过一系列编码器块进行逐步降采样，同时增加通道数，以获取图像14、18、116、132上的特征，分别记为，通过卷积层进一步降采样；在编码器阶段之后，特征通过解码器块进行逐步上采样，得到，同时减少通道数、进行特征融合得到特征，解码器阶段还使用上采样层恢复特征的空间分辨率；在解码器的最后阶段，更新模块用于估计图像中像素点的光流，得到光流特征；最后，将光流特征上采样至与原始图像相同的分辨率，以生成最终的光流图；得到文档矫正系统的试卷图像的分割模块和基于多头注意力机制的试卷图像矫正模块；对于待处理的歪曲试卷图像，将图像信息输入文档矫正系统，先得到进行分割后试卷的关键实体三维坐标图，在此基础上，预测待处理的歪曲试卷图像的光流图，最后将和进行网格采样，得到矫正后的试卷图像。

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