针对目前没有较通用高精度票据印章的提取方法和较通用高精度票据印章内容提取方法的问题,本文提出了一套票据印章内容自适应提取通用方法。该套方法包括基于票据印章不同清晰程度的票据印章的提取技术和一种不依赖印章形状的票据印章内容的自适应提取技术,即基于最优点回放技术的印章内容提取方法。而基于票据印章不同清晰程度的票据印章的提取技术包括RGB颜色模型最优阈值自适应选择。针对票据印章不同清晰程度做最优提取方法的选择,能确保对应票据印章的提取精准度较高和较通用。基于最优点回放技术的印章内容提取方法主要利用了卷积神经网络中卷积层的窗口滤波技术,通过寻找印章二值图像中像素值的集中区域来进行印章中字体的较精准定位分割。因此,该算法可以不依赖印章本身的形状进行印章内容的提取,从而可以通用于不同形状的印章。本文票据印章内容自适应提取通用方法的自适应性主要体现在以下两个方面。一方面,在从票据中提取印章的过程中,通过一种阈值选择法实现了印章提取方法的自适应选择。另一方面,在实现基于最优点回放技术的印章内容分割定位的过程中,对滤波窗口的尺寸、印章边框的宽度、最优点间距等一系列参数实现了自适应的选取。即在印章内容提取时,可以针对给出的不同的印章图像自适应的选取对于该图像最合理的参数。同时,在输出文字的字体矫正及排序部分,提出了一种通用于弧形印章的且不需要极坐标转化的印章字体自适应矫正及排序方法,最终实现对弧形印章的字体较高精度矫正及顺序输出。实验表明,本文的票据印章内容自适应提取通用方法可行和有效,且有较好的通用性。当利用OCR对用本文提取出的票据印章内容进行识别时,正确识别率高达85%。