1.一种票据图像倒置检测方法，其特征在于，包括以下步骤：对采集的票据图像进行预处理，包括票据图像尺寸调整和倾角调整，使票据图像的长宽与判断模型中标准图像的长宽一致；所述票据图像尺寸调整和倾角调整，具体为：在票据图像所在平面建立平面直角坐标系；根据公式x＝a0+a1u+a2v+a3uv，y＝b0+b1u+b2v+b3uv，其中(u，v)表示已知的在尺寸和倾角调整前票据图像中各像素点的坐标，(x，y)表示在尺寸和倾角调整后票据图像中各像素点的坐标，选取四个像素点并设定所述四个像素点在尺寸和倾角调整后的坐标，根据所述四个像素点已知的在尺寸和倾角调整前的坐标和所述四个像素点已设定的在尺寸和倾角调整后的坐标，计算得出变换系数a0、a1、a2、a3、b0、b1、b2、b3；根据所得出的变换系数，计算各剩余像素点在尺寸和倾角调整后的坐标，进而完成票据图像的尺寸调整和倾角调整；

对预处理后的票据图像均匀地进行区域分割，且分割方式与建立判断模型时标准图像的分割方式一致；计算各区域中各像素点的灰度值；

针对票据图像中的各区域，从0～255灰度值中选取同一段灰度值区间，且所选取的灰度值区间与建立判断模型时所选取的灰度值区间为同一区间；分别计算各区域在所述灰度值区间内的所有像素点的灰度值平均值；

根据各区域计算所得的灰度值平均值，确定各区域关于灰度值平均值的比较关系，将所述比较关系与判断模型中各区域关于灰度值平均值的比较关系相对比，若两种比较关系一致，则票据图像的方向与判断模型中标准图像的方向一致。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，还包括建立判断模型，并确定判断模型中各区域关于灰度值平均值的比较关系，具体包括以下步骤：对采集的多张同方向的票据图像进行预处理，使每张票据图像的长宽等于票据本身的长宽，预处理后的票据图像作为标准图像；

对每张标准图像均匀地进行区域分割，且每张标准图像的分割方式一致，针对每张标准图像分别计算各区域中各像素点的灰度值；

针对每张标准图像的各个区域，从0～255灰度值中选取同一段灰度值区间，且每张标准图像选取的灰度值区间均一致；分别计算每张标准图像的各区域在所述灰度值区间内的所有像素点的灰度值平均值；

针对每张标准图像，根据各区域计算所得的灰度值平均值，确定各区域关于灰度值平均值的比较关系；统计每张标准图像中各区域关于灰度值平均值的比较关系，从多个比较关系中选取所占比例最大的比较关系作为判断模型中各区域关于灰度值平均值的比较关系。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，对预处理后的票据图像均匀地进行区域分割，且分割方式与建立判断模型时标准图像的分割方式一致；计算各区域中各像素点的灰度值；具体包括：

将预处理后的票据图像分割为至少两个区域，每个区域所占的面积相等；且每个区域在平面直角坐标系中的位置与判断模型中每个区域在平面直角坐标系中的位置一一对应；

每个区域对应一个编号，且各区域的编号与判断模型中相应区域的编号一致；

通过公式 计

算灰度值Gray[i，j]，其中i＝1,2,3...W，j＝1,2,3...H，W表示票据图像中像素点的总排数，H表示票据图像中像素点的总列数，Gray[i，j]表示像素点[i，j]的灰度值，R[i，j]表示像素点[i，j]的RGB颜色空间的红色分量值，G[i，j]表示像素点[i，j]的RGB颜色空间的绿色分量值，B[i，j]表示像素点[i，j]的RGB颜色空间的蓝色分量值。

4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述根据各区域计算所得的灰度值平均值，确定各区域关于灰度值平均值的比较关系，将所述比较关系与判断模型中各区域关于灰度值平均值的比较关系相对比，若两种比较关系一致，则票据图像的方向与判断模型中标准图像的方向一致；具体为:

比较票据图像中各区域计算所得的灰度值平均值，从其中选取最大或最小的灰度值平均值，将最大或最小的灰度平均值所对应区域的编号作为比较关系；

将票据图像中最大灰度平均值所对应区域的编号与判断模型中最大灰度值平均值所对应区域的编号相对比，若两编号一致，则票据图像的方向与判断模型中标准图像的方向一致；

或者，将票据图像中最小灰度平均值所对应区域的编号与判断模型中最小灰度值平均值所对应区域的编号相对比，若两编号一致，则票据图像的方向与判断模型中标准图像的方向一致。

5.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述根据各区域计算所得的灰度值平均值，确定各区域关于灰度值平均值的比较关系，将所述比较关系与判断模型中各区域关于灰度值平均值的比较关系相对比，若两种比较关系一致，则票据图像的方向与判断模型中标准图像的方向一致；具体为:

比较票据图像中各区域计算所得的灰度值平均值，并根据灰度值平均值对票据图像各区域进行排序，将所述排序顺序作为比较关系；

将票据图像中各区域的排序顺序与判断模型中各区域根据灰度值平均值的排序顺序相对比，若两种排序顺序一致，则票据图像的方向与判断模型中标准图像的方向一致。

6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在对预处理后的票据图像进行区域分割前，还包括根据票据图像的RGB颜色分量预先判断票据版本，具体包括：针对预处理后的票据图像，分别计算票据图像中所有像素点的红色分量值的平均值、黄色分量值的平均值和蓝色分量值的平均值；

将票据图像的红色分量值的平均值、黄色分量值的平均值和蓝色分量值的平均值与判断模型中各版本标准图像的红色分量值的平均值、黄色分量值的平均值和蓝色分量值的平均值分别进行比较，选择颜色分量最接近的判断模型中的一个版本，作为票据图像的版本。

7.根据权利要求6所述方法，其特征在于，还包括预先在判断模型中计算各版本标准图像的红色分量值的平均值、黄色分量值的平均值和蓝色分量值的平均值的步骤。