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本科毕业设计:试卷自动分割算法的设计(1)

2014-10-28 01:04 摘要：网上阅卷是自2000年以后发展兴起的一种新兴阅卷模式，目前普遍应用于我国的各类国家考试，尤其是普通高考、成人高考、自学考试等大规模考试领域。与以往的阅卷形式不同，网上阅卷应用了最新的信息科学技术，涉及到图像处理、网络、软件工程等多方面的技术应用。在网上阅卷过程中，考生答卷通过图像扫描转换为数字图像，所有考生答卷的文档图像存储在网络服务器中。考试答卷文档图像与一般的数字图像相比具有很多独特的特征，同时其应用特性也对很多技术的应用提出独特的需求，这些方面都需要进行深入的研究。1.系统的输入系统采用扫描仪将试卷扫描成黑白图像输入。像素按不同的方式进行组织或存储，就得到不同的图像格式，把图像数据存成文件就得到图像文件。图像文件按其数字图像格式的不同一般具有不同的扩展名，常见的图像文件格式有位图文件 (*.bmp)，TGA文件 (*.tga)，PCX文件 (*.pcx)，GIF文件(*.gif)，TIFF文件 (*.tiff)等。在windows系统中，最常见的图像格式是位图格式，其文件名以BMP为扩展名。本系统应能处理多种格式的图片。2. 图像处理方法扫描后的数字图像要进行图像的预处理，由于大量的试卷需要在尽量短的时间内完成扫描，因此，寻找一种可以尽量提高处理速度的方法是十分必要的。大多系统根据windows内存管理机制及与设备无关位图(DIB)结构特点，在内存中对DIB文件进行读写，这样就避免在图像处理中过多访问慢速外设，可大大提高图像处理的效率。本系统的图像处理步骤主要分预处理、卷头处理与主观试题分割，其中主观试题分割是重点。在实际应用中，我们的系统获取的原始试卷图像不是完美的，例如对于系统获取的原始图像，由于噪声、光照等原因，图像的质量不高，所以需要进行预处理，以有利于提取我们感兴趣的信息。相关系统的预处理方法主要有：灰度直方图修正、灰度图像平滑、试卷图像纠偏、试卷图像去黑边、试卷图像的分割与拼接、试卷图像的压缩处理等。试卷图像纠偏与试卷图像的分割与拼接是本系统实现的重点。在卷头处理部分主要是考号条码的识别与处理。条码(BarCode)技术是一种计算机数据自动识别的技术，现在已经应用的各个行业。条码是有一组宽度不同、光学反射率不同的条和空按规定的编码规则排列组合起来，用以给计算机快速输入数据一组图形。卷头的填涂区域都是一个独立的矩形区域。具体来说，即为整个卷头为一个矩形区域，由于我们预定的模版中已知了标记块的大小，这样只需要知道标记块左上角的起始位置的坐标，从起始位置开始搜索像素点的灰度值，对特定的OMR部分进行了边缘平滑处理后，即要对信息去的填涂进行识别，简单的识别处理过程是设定一个阀值，大于等于该阀值的被认为己填涂，小于该阀值的则认为没有填涂。网上阅卷的公平性表现在教师阅卷的过程中看不到该学生试卷的其它部分。只关心该阅卷教师能够可以批阅的试题，那么扫描后的试卷要根据预先定义好的情况，把整张试卷分割成n部分供教师审阅，这是系统的重点。图像分割(Image Semgnetatino)就是将图像表示为物理上有意义的连通区域。人们一般是通过对图像的不同特征如边缘、纹理、颜色、亮度等的分析达到图像分割的目的，需要识别出定位点或定位区域进行矩形切割。应用图像定位区域的分割可基于相邻像素在像素值方面的两个性质:不连续性和相似性(根据分割定义)。区域内部的像素一般具有某种相似性，而在区域之间的边界上一般具有某种不连续性。所以分割算法可据此分为利用区域间特性不连续性的基于边界的算法和利用区域内特性相似性的基于区域的算法。应用图像定位点的分割可采用定位标志识别的方法，在相邻标志之间采用直线进行分割即可。共4页: 1 [2] [3] [4] 下一页 论文出处(作者):http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c4b0f0b0100ixl6.ht （科教范文网http://fw.nseac.com）
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