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基于网上阅卷的图像处理与识别应用

作　者: 王立克
导　师: 李传林
学　校: 山东大学
专　业: 软件工程
关键词: OMR光学标记识别 BAR识别数字图像处理
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 231次
引　用: 2次
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内容摘要

随着计算机应用的日趋广泛,国家的教育考试也逐步应用计算机信息技术。各类考试试卷上的题目类型大多由主观题和客观题两部分组成,客观题部分普遍采用选择题的方式,对客观题部分的评阅长期以来一直采用电脑阅卷机(OMR),准确、高效,可以说评分结果几乎没有误差;而主观题部分由于着重考查考生的综合理解与表达能力,因此其评判标准也很灵活,再加上不同评卷老师之间的思维定式的不同,所有这些因素增加了控制主观题评卷误差的难度。针对这种情况,我公司自2001年以来,凭借多年的考试管理经验和图像处理技术研究和开发了无纸化网上阅卷技术。无纸化网上阅卷方式采用多个评卷老师对考生的同一份试卷进行分别评分,计算机评分管理系统对两者之间的各自的评分结果进行管理从而实现对评分误差的有效控制,真正实现了阅卷评分工作更加公开、公平、公正。无纸化网上阅卷是利用计算机领域的最新科技成果,基于高速图像扫描和OCR、OMR、BAR识别技术、计算机图像大容量快速存储与处理技术、网络通信技术来实现客观题的识别及主观题试卷图像的自动分发,进而实现主观卷评卷并进行误差控制、质量管理等工作的一种先进的评卷手段,因评卷老师不再针对考生具体的纸介质答卷而是针对考生答卷结果在计算机屏幕上的图像进行评分因而被称之为无纸化阅卷。无纸化阅卷系统的信息采集要求集OMR技术、OCR技术、图像处理、条码识别与海量存储于一体,最终为阅卷系统提供清晰、切割后的256级灰度图像和客观题成绩,该信息采集系统称为图像处理与识别子系统。数字图像处理技术是目前国际上非常热门的研究方向,具有非常强的理论深度和应用价值,如何将这些技术结合到考试答卷文档处理中,现在研究还非常少,尽管有些技术实用性比较强,但是没有考虑答卷文档的具体特性,应用效果受到限制。本论文在研究了图像处理和识别技术后,将数字图像处理和识别成功应用在无纸化网上阅卷的试卷处理中。针对考试答卷文档图像研究文档图像的数字处理技术,考虑到考试领域的管理工作对这些技术的需求,重点解决数据处理存储的效率、图像识别的应用、图像的质量分析等方面的突出需求问题。本文针对网上阅卷系统的文档图像处理子系统的研发和应用,特别对图像处理与识别的模块设

全文目录

摘要  6-8
ABSTRACT  8-10
第一章引言  10-13
  1.1 研究背景及意义  10-12
  1.2 本文的目标任务及贡献  12-13
    1.2.1 目标任务  12
    1.2.2 本文的贡献  12-13
第二章数据源子系统需求规格说明  13-17
  2.1 任务概述  13-14
    2.1.1 目标  13
    2.1.2 运行环境  13
    2.1.3 关键点  13-14
  2.2 具体要求  14-17
    2.2.1 功能  14-15
    2.2.2 性能  15-16
    2.2.3 外部接口  16
    2.2.4 数据  16
    2.2.5 操作  16
    2.2.6 可使用性、可维护性、安全性  16-17
第三章数据源子系统的软件设计  17-32
  3.1 总体设计  17-19
    3.1.1 结构和框架  17-18
    3.1.2 运行环境  18-19
  3.2 模块设计  19-32
    3.2.1 格式设计与识别模块  19-28
    3.2.2 图像处理模块  28-32
第四章图像处理与识别技术  32-58
  4.1 图像处理与识别技术  32-50
    4.1.1 图像处理  32-34
    4.1.2 图像识别技术  34-36
    4.1.3 图像的直方图特征  36-37
    4.1.4 图像纠偏  37-40
    4.1.5 图像切分  40-42
    4.1.6 图像压缩JPEG标准  42-50
  4.2 基于图像的OMR识别  50-54
    4.2.1 OMR信息区域  50-52
    4.2.2 信息区域的图像预处理  52
    4.2.3 基于图像的OMR识别  52-54
  4.3 BAR条形码识别程序设计  54-55
    4.3.1 形成原始数据波形图  54-55
    4.3.2 波形跟踪  55
    4.3.3 识别条空宽度  55
    4.3.4 识别条码值  55
  4.4 系统图像处理的函数  55-58
第五章网上阅卷数据源系统的应用案例  58-60
  5.1 应用案例  58-60
结束语  60-61
致谢  61-62
参考文献  62-63
学位论文评阅及答辩情况表  63

基于网上阅卷的图像处理与识别应用

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