论文总字数：17237字

摘 要

从古至今，考试一直都是选拔人才的主要方式，其重要性不言而喻。传统的人工阅卷不但消耗大量人力物力，而且很容易评卷失误。自动阅卷系统不仅可以降低成本，提高阅卷的效率，还能保障公平性。

本文的主要工作是采用基于图像处理的方法来实现答题卡的自动评阅，具体过程包括预处理、定位、分割、识别、计算得分。预处理中比较重要的是Hough变换，利用其检测图像中的直线，从而得出图像偏离的角度，进而通过反向旋转来校正图像；定位部分主要是用同步头加先验知识来实现的；然后通过统计各个A、B、C、D选项内的灰度值来识别；最后得分计算就是通过进行矩阵间的对比得出。

实验表明，本文的方法能够较准确识别高考用的这一类标准答题卡，识别速度较快。

关键词：答题卡 Hough变换 定位 识别

Realization of Automatic Recognition System of Answering Card

Abstract

From ancient times to the present, the examination is the main way of selecting talents, its importance is self-evident. The traditional manual marking not only consumes a lot of manpower and resources, but also easily marking errors. Automatic marking system can not only reduce the cost, improve the efficiency of marking, but also guarantee the fairness.

The main work of this paper is use the method based on image processing to achieve the answering card automatic marking, the specific process including pretreatment, segmentation, positioning, recognition, calculating scores. The important part of preprocessing is the Hough transform, using straight line detection in the image, so as to get the angle of deviation of the image, and through reverse rotation to correct the image; positioning part is mainly use synchronization heads and priori knowledge to achieve; recognition is going on by counting grey level within each filling options area; the final calculation of score is obtained through the contrast between the matrix.

Experiments show that this method can accurately recognize the college entrance examination card and this type of other standard answer cards,with fast recognition speed.

Key Words: answer card; Hough transform; positioning; recognition

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 课题背景 1

1.2 自动阅卷的国内外研究现状 1

1.3 本文的主要工作和安排 2

第二章 答题卡自动识别系统概述 4

2.1 答题卡自动识别系统的基本构成 4

2.2 答题卡自动识别系统的相关概念 4

2.2.1 图像采集 4

2.2.2 图像预处理 4

2.2.3 单选题区域分割 5

2.2.4 得分计算 7

第三章 答题卡图像的预处理 8

3.1灰度化 8

3.1.1灰度化方法概述 8

3.1.2本文的灰度化方法 8

3.1.3灰度化的实现 9

3.2图像平滑滤波 10

3.2.1平滑滤波方法概述 10

3.2.2本文的平滑滤波方法 10

3.2.3 平滑滤波的实现 10

3.3二值化 11

3.3.1二值化方法概述 11

3.3.2 本文的二值化方法 12

3.3.3 二值化的实现 13

3.4倾斜校正 15

3.4.1边缘检测 15

3.4.2 Hough变换 16

3.4.3图像旋转和剪裁 18

第四章 单选题的自动评阅 20

4.1答题区域的分割和定位 20

4.1.1分割的实现 20

4.1.2单选题定位方法概述 23

4.1.3本文的定位方法 25

4.1.4定位的实现 26

4.2 涂抹位置的识别 27

4.2.1本文的识别方法 27

4.2.2识别的实现 28

4.3 计算得分 30

4.3.1本文的得分计算方法 30

4.3.2计算得分的实现 30

4.4分析 31

第五章 总结与展望 32

5.1总结 32

5.2展望 32

参考文献 34

致谢 36

第一章 绪论

1.1 课题背景

有教学就有考试。从教师的角度来看，考试是自己教学过程的检测指标，是发现自己教学过程中学生学习情况的晴雨表，可以根据这些情况了解自己教学过程中存在的一些问题并改善自己的教学重点。考试也能反映学生的学习情况。一个重视自己学习的学生考完试是会认真分析自己的试卷，根据试卷中出现的一些问题修改自己以后的学习方法、方式，从而提升自己的学习效率，加强自己的学习效果。

然而考试举重若轻的一个步骤就是评卷工作，考试成绩如果出现重大错误的话，评卷老师、考生和其他相关人员都会受到不良影响。在类似高考这种大型考试中，评卷结果如果出现哪怕一丁点错误^[1]，都有可能改变这个学生的命运轨迹。因此，考试必须保证公平公正^[2]以及准确性。在传统的人工阅卷下，留给阅卷老师的阅卷时间一般都非常少，所以容易出现判卷失误，而且需要人工计算总分和登记结果，费时费力又容易出错。而光标阅读机就不同了，其效率非常高，而且准确率也非常高。因此后来人工阅卷被光标阅读机取代。

光标阅读机^[3]都是光反射阅读，要求比较苛刻。这与平时的习惯差距较大，容易发生人为失误。如果能够采用图像处理^[4]和识别^[5]技术对答题卡进行阅读，实现答题卡的计算机识别^[6]，将解决光标阅读机价格昂贵、对答题卡的纸张和印刷有严格的限制、对考生填涂的深浅和大小也有严格的要求、只能专卡专用等局限性。

1.2 自动阅卷的国内外研究现状

自动阅卷系统包含很多知识，其中的基础就是数字图像处理，它是现今国内外的关注重点。

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