基于图像处理的答题卡自动阅卷系统的设计与实现

摘要

随着网络技术、计算机技术的不断进步，数字图像处理技术的利用也不断向前发展，从数字图像处理技术中拓展出来的图像识别技术也是一个非常重要的研究方向。目前，采用数字图像处理技术和模式识别技术的各种应用渗透到日常生活的各个方面，对于教育考试领域的各个方面也产生了深刻的影响。对于传统的人工阅卷方式，日益显现的诸多弊端给教学考试带来了不便，亟需一种新的阅卷方法来改变这种不好的弊端。在这种背景下出现的答题卡网上自动阅卷系统是一种以减小主观评卷误差，可以实现公平公正阅卷的一种全新的阅卷模式。针对答题卡自动阅卷的需要，研究考生答题卡的数字化处理，自动提取识别考生答题卡的客观题填涂选项，具有十分重要的应用价值。答题卡自动阅卷由于优点显著，逐渐在大型的选拔性考试中被广泛应用，但是目前高考答题卡自动阅卷的客观题识别技术还存在答题卡印刷和裁剪精度要求高、识别形式固定单一的不足。 本文首先概述了答题卡自动阅卷的概念、目前国内外研究发展状况、OpenCV的原理和主要功能，接着对数字图像处理和识别领域的技术和理论知识进行了阐述，对图像的灰度化、二值化、倾斜校正的方法进行了重点描述。本文分析了答题卡阅卷系统的业务流程和系统流程，根据目前考试客观题部分的评阅长期以来一直采用光标阅读机OMR技术的特点，通过与计算机数字图像处理技术的结合，在光学标记原理上本文开发了一套阅卷系统。把答题卡图像处理过程分为了四个部分，分别是电子化图像、图像预处理、信息获取以及特征提取，分别对每一项关键技术进行论述。本文提出了一个采用Excel表格制作答题卡的便捷方法，研究了通过识别答案题号再识别答案选项的方式，可以较好地避免答题卡样式发生改变时对分割造成的影响，识别多种样式的答题卡。OpenCV在VC++环境下具有非常便利的条件，本文利用这个优点，开发出一套答题卡阅卷系统，可以识别出答题卡单选、多选、考试类型、学号等不同的答题卡区域，并且考试所需要制作的答题卡无需很高的印刷和剪裁精度。

目录

声明

摘要

第1章绪论

1．1课题来源和选题背景

1．2课题国内外研究现状

1．2．1国外研究现状

1．2．2国内研究现状

1．3课题研究的意义

1．4课题研究的内容和目标

1．5论文的组织结构

第2章数字图像处理与识别基本理论

2．1．1数字图像概论

2．1．2数字图像存储与格式

2．2数字图像的预处理方法

2．2．1图像灰度化

2．2．2去噪

2．2．3二值化

2．2．4倾斜角纠正

2．3图像识别概论

2．4扫描仪的组成及工作流程

2．5 OpenCV概念

2．6本章小结

第3章答题卡阅卷系统的设计

3．1．1系统应用需求分析

3．1．2可行性分析

3．2业务流程

3．2．1标准试卷批阅的操作流程

3．2．2考生试卷的批阅流程

3．3系统流程

3．4系统总体概要设计

3．4．1系统的总体设计

3．4．2开发工具的选择

3．5一种新的简单快捷的答题卡模板的设计

3．6本章小结

第4章答题卡图像识别的关键技术研究与设计

4．1．1标准试卷图像信息识别流程

4．1．2考生答题卡图像信息识别流程

4．2答题卡图像的预处理

4．2．1答题卡图像灰度化

4．2．2答题卡图像去噪

4．2．3答题卡图像二值化

4．3答题卡图像的倾斜角度检测

4．3．1基于垂直边缘提取的Hough优化算法

4．3．2基于邻域统计分析的Hough优化算法

4．4基于图像边缘检测的倾斜检测研究

4．4．1图像的边缘检测

4．4．2图像的边缘检测方法

4．4．3几种常见的图像的边缘检测算子

4．5基于图像边缘检测的倾斜检测算法

4．5．1矩形连通域检测

4．5．2矩形边缘Hough检测

4．5．3图像倾斜校正

4．6标记位识别

4．6．1模板匹配算法

4．6．2标记位识别算法流程

4．7答题卡图像区域定位

4．8答案数字题号和准考证号的识别和定位

4．9基于图像的OMR识别

4．10本章小结

第5章系统实现、测试与结果分析

5．1基于MATLAB的答题卡阅卷系统的仿真实现

5．2答题卡识别阅卷系统功能的开发测试

5．3运行结果及分析

第6章总结与展望

6．1总结

6．2展望

参考文献

致谢