◆白雪松 李娜 黃凌霄

答題卡識別技術(shù)的算法系統(tǒng)研究與實現(xiàn)

◆白雪松 李娜 黃凌霄通訊作者

（寧夏大學(xué)信息工程學(xué)院 寧夏 750021）

隨著國民經(jīng)濟水平的飛速發(fā)展，家長對于孩子的教育越來越重視。由于現(xiàn)在的教育信息化的發(fā)展，云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的完善成熟，各個學(xué)校的教育硬件資源越來越豐富，可在考試方面，普通的學(xué)校和老師無法完全使用答題卡進行考試，大量的閱卷無法避免，教師費神勞力卻不能得到解決。本文對拍照實現(xiàn)答題卡圖像的采集，對圖像的識別流程、圖像預(yù)處理中的對比度處理、圖像濾波、灰度化以及二值化進行研究和實現(xiàn)。其次，對答題卡圖像的校正進行重點研究，使用Hough變化、Radon變化、最長直線方程三種方法對傾斜的答題卡圖像進行校正。

答題卡識別；傾斜矯正；Hough變化；Radon變化

1 前言

“十三五”期間，國家對加快教育信息化普及，全面提高教育質(zhì)量，促進高等教育公平提出了更高的要求。為了緊跟中國教育的步伐，所有初中和高中都需要合理利用各種相關(guān)的信息技術(shù)來組織學(xué)生的考試。使用答題卡在日常教育工作中有很多便利。在一定程度上，學(xué)校和教師可以更好地開展教育工作，可以有更多的方案讓教師根據(jù)學(xué)生的發(fā)展改變教學(xué)計劃。隨著中國信息技術(shù)的進步，所有學(xué)校都開始使用答題卡進行考試。在客觀題的批改中，能保證準確無誤，減少教師批改的工作量，節(jié)省批改時間。教師可以利用這些時間做更多有利于教育的工作。因此，答題卡識別技術(shù)的算法系統(tǒng)能夠更好地滿足人們對教育的普遍需求。

2 相關(guān)技術(shù)介紹

2.1 圖像預(yù)處理

在使用普通相機或手機相機拍攝答題卡時，需將答題卡放在平坦的地方，底部桌面最好為白色，拍照時相機與答題卡盡可能平行，使答題卡位于中心。拍照時，光線應(yīng)盡量為白色且充足。最好不要使用曝光。根據(jù)拍攝過程中可能出現(xiàn)的許多情況需要增強圖像的對比度[1]。為了防止由于圖像對比度不足而突出顯示關(guān)鍵信息，圖像歸一化也可用于圖像預(yù)處理。歸一化[2]是一種簡化計算的方法，也就是說，將維度表達式表示為無量綱表達式，這將成為標量。在變化過程中，根據(jù)圖像不變矩的規(guī)定，可以使用一組參數(shù)來保證其他函數(shù)的變化不會改變原始圖像。

噪聲是圖像中一些非常突出的像素點或像素塊，會使圖像模糊，不利于觀察圖像的細節(jié)。該系統(tǒng)主要處理高斯噪聲的影響。高斯噪聲中的噪聲是隨機產(chǎn)生的，噪聲的深度也是隨機的。其概率密度函數(shù)服從高斯分布，即噪聲服從正分布。高斯分布的公式為：

公式中σ是標準差，在高斯分布中又稱為高斯半徑，是均值，即期望。高斯半徑越小，曲線越高、越尖銳，概率分布越集中。圖像中的高斯半徑越小，圖像的變化越大，曲線越陡。如果圖像中產(chǎn)生高斯噪聲，最直觀的表示是會影響圖像的層次結(jié)構(gòu)，并且邊緣邊界模糊。

對于受到了高斯噪聲影響的圖像處理過程中，二維高斯函數(shù)通常用作平滑濾波器，對于二維高斯分布的函數(shù)為：

根據(jù)高斯函數(shù)的性質(zhì)可以得出σ決定著平滑程度，σ越大，高斯濾波器的頻帶就越寬，平滑程度就越好。高斯濾波后圖像的平滑程度取決于標準差σ，標準差決定了高斯函數(shù)的寬度。其處理過程是像素與其他相鄰區(qū)域中的像素之間的像素的加權(quán)平均。像素離中心越近，權(quán)重越高。

由于彩色的答題卡的彩色圖像包含的信息比灰度圖像[3]更復(fù)雜、更無序，導(dǎo)致彩色圖像所需的存儲空間更大，計算機的處理工作更多。在RGB[4]的顏色范圍內(nèi)，每種顏色的值范圍為0-255，表示從暗到亮的顏色。對圖像進行灰度化處理不僅不會影響答卷的識別，還可以降低圖像復(fù)雜度，優(yōu)化識別效果。目前，使用加權(quán)平均法對圖像進行灰度化，公式為：

圖像的二值化[5]處理是將已經(jīng)處理為灰度的圖像再次處理，使其只顯示為黑白兩種顏色。經(jīng)過測試設(shè)置一個閾值，將圖像中閾值以下的灰度像素設(shè)置為0，將閾值以上的像素值設(shè)置為最大值255，即整張圖像呈現(xiàn)為黑白兩種顏色。二值化處理的公式為：

其中（，）表示的是圖像經(jīng)過二值化處理之后顯示出來的像素值，（，）表示的是已經(jīng)經(jīng)過圖像對比度增強、圖像濾波和圖像灰度化之后圖像的像素值，代表設(shè)定的閾值，閾值可以將圖像需要重點體現(xiàn)的信息和圖像的背景區(qū)分出來，在閾值規(guī)定的數(shù)值下對圖像進行二值化的操作，既可以顯示準確信息，也能有效降低噪聲的干擾。

2.2 圖像校正

（1）Hough變換

Hough變換最初用于檢測圖像中的直線，而斜截距用于確定直線的參數(shù)。Hough變換可以定義直線和其他圖形，適用于各種幾何圖形。使用Hough變換檢測圖像中的直線的過程主要是將直線定義為一組具有參數(shù)分布的點來定位直線，即分析直線中的多個點，最后定位直線的位置。通常的Hough變換在二值化后檢測圖像中的直線，Hough變換可以忽略圖像中的噪聲，對圖像進行檢測和分析。

Hough變換中的直線表達式為：

最后將原圖像按照下述公式進行校正，完成使用Hough變換對傾斜圖像的校正。

（2）Radon變換

（3）計算最長直線方程

在圖像處理過程中，對答題卡進行了二值化處理。在這種傾斜校正方法中，需要連接所有邊界。根據(jù)答題紙的布局，可以發(fā)現(xiàn)在答案的邊界處有特殊的定位標記。連接這些標記，記錄所有連接的線，然后比較它們以找到最長的線。將直線方程擬合到已找到的最長直線上，計算直線的傾斜角度，根據(jù)傾斜角度確定答題卡是否需要傾斜校正，然后將直線控制在垂直于或平行于水平方向的位置。將圖像和最長直線作為一個整體進行處理，并根據(jù)直線傾角的變換一起改變圖像，從而完成圖像的傾斜校正。

2.3 形態(tài)學(xué)濾波

形態(tài)學(xué)濾波字面上是指利用形態(tài)學(xué)方法消除噪聲，從而降低識別過程中的壓力。在形態(tài)濾波過程中，要注意對圖像的操作。我們需要先對圖像進行擴展，然后對擴展后的圖像進行腐蝕，這樣可以有效地消除圖像中的噪聲。如果顛倒上述操作，圖像中的噪聲將被完全消除，即先腐蝕圖像，然后擴展圖像。展開操作的目的是放大圖像中每個形狀，有效彌合形狀之間差距，消除無用信息并突出圖像的焦點。蝕刻操作的目的是去除圖像中的凸起或小污垢。形態(tài)學(xué)濾波不僅可以消除圖像中的噪聲，而且可以提高圖像的信噪比。對于需要定位的答題紙識別操作，形態(tài)濾波還可以提高圖像定位的精度，更容易、更快速地獲取信息，這與形態(tài)濾波靈活、彈性的數(shù)學(xué)變換有很大關(guān)系。

2.4 圖像分割

答題卡不僅包含多項選擇題的填寫部分，還包含考生的信息填寫部分，比如姓名，準考證號，以及考試科目這種必不可少的選擇部分。對于這種排版就需要對答題卡進行分割。本系統(tǒng)中圖像分割是將整個答題卡分為兩大部分，分別為基本信息填涂區(qū)和答案填涂區(qū)，為了方便對基本信息的處理，所以將基本信息填涂區(qū)又分為兩大部分，分別為考試科目代號區(qū)域和準考證填涂區(qū)域。接下來定位網(wǎng)格線，生成網(wǎng)格線，將所有的填涂區(qū)域都進行分割，在對答題卡做了網(wǎng)格線的分割之后，就可以對網(wǎng)格線中的標記進行分析，最后生成結(jié)果。

3 系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

答題卡識別技術(shù)的算法系統(tǒng)的界面將Hough變換、Radon變換、計算最長直線方程三種圖像傾斜校正方法集合在同一界面，使用者可根據(jù)需求自行選擇校正方式進行圖像校正處理。

界面設(shè)有狀態(tài)顯示模塊與系統(tǒng)功能模塊。狀態(tài)顯示模塊有四個相等的面板，分別對應(yīng)顯示讀取答題卡的圖像，圖像預(yù)處理的不同過程，圖像校正過后顯示的正確的圖像，以及最后區(qū)域分析顯示框。系統(tǒng)功能模塊對應(yīng)讀取答題卡、圖像預(yù)處理、傾斜校正等操作。在系統(tǒng)功能模塊中將圖像預(yù)處理過程的各個步驟分開來進行按鈕的設(shè)置，這樣在進行操作的時候圖像的每一步變化都可以清楚地顯示出來。在傾斜校正方面可以選擇三種不同的傾斜校正的算法。

使用者在使用時首先點擊讀取答題卡，將拍好的照片傳入答題卡識別系統(tǒng)，然后進行對比度增強、圖像濾波、灰度化、二值化一系列操作，然后選擇適當(dāng)方法進行傾斜校正、形態(tài)學(xué)濾波、區(qū)域分析等一系列操作，即可顯示掃描結(jié)果。

4 結(jié)論

對于大多數(shù)學(xué)校來說，不可能每次考試都使用光標閱讀器。因此，為了避免使用價格昂貴、操作困難、維護困難的光標閱讀器，本系統(tǒng)中每個普通教師都可以使用普通的攝影技術(shù)來實現(xiàn)對客觀題的分析和識別，最大限度地減少教師的工作量。在本系統(tǒng)中，老師只需要給每個學(xué)生的答題卡拍照。對攝像設(shè)備、拍攝地點、拍攝環(huán)境沒有太高的要求。在該系統(tǒng)中，還可以準確地實現(xiàn)圖像預(yù)處理、傾斜校正、試卷分割等方面的功能。只需要老師對最終的答案進行統(tǒng)計就可以完成一次試卷的批閱。

在本系統(tǒng)中，基本功能都可以實現(xiàn)。但是，由于筆者自己的技術(shù)所限，沒有辦法使本系統(tǒng)更加完善，更加符合當(dāng)前教師的需求以得到廣泛的應(yīng)用。例如，雖然可以通過拍照將圖片導(dǎo)入系統(tǒng)實現(xiàn)答案的識別，但無法輸入正確的答案表選項，無法直接生成分數(shù)，這是當(dāng)前識別系統(tǒng)中最大的問題。在這些方面，我們還需要進一步的研究和更改，使答題卡識別系統(tǒng)能夠充分應(yīng)用到教師的日常閱卷中，這不僅可以減輕教師的壓力，而且可以使當(dāng)前的教育信息化水平更加完善。

[1]劉嘉鑫.基于matlab的圖像對比度增強處理的算法的研究與實現(xiàn)[J].中國新通信，2019，21（24）：160.

[2]孫俞超，李德.基于圖像歸一化和NSST的魯棒零水印算法[J].延邊大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2017，43（01）：43-50.

[3]張菲菲. 基于計算機視覺的答題卡識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D].西北大學(xué)，2019.

[4]袁鵬. 基于圖像處理的答題卡自動閱卷系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D].東北大學(xué)，2015.

[5]杜聰. 基于圖像處理技術(shù)的答題卡智能識別研究[D].石家莊鐵道大學(xué)，2018.

2021年大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃校級項目（答題卡識別技術(shù)的算法系統(tǒng)研究與實現(xiàn)）