數字圖像處理技術在客觀題閱卷中的應用

摘要：隨著信息技術的不斷發展，教育領域的考試閱卷過程中，也在逐漸應用先進的技術，以期提高閱卷的效率。本文主要針對數字圖像處理技術在客觀題閱卷中的應用進行了具體的分析，希望能夠更好地將閱卷工作與先進的技術有機結合，促進閱卷工作的順利進行。

關鍵詞：數字圖像處理技術；客觀題閱卷；應用

● 數字圖像處理技術概述

數字圖像處理技術就是利用設備實現對數字圖像進行處理，并生成可用的數據信息用作參考。例如，在考生答題卡中經常會用到這種技術，通過將考生答題卡的圖像進行采集并輸入相應的計算機中，再通過相應的軟件對圖像處理和分析，從中提取答題卡上填涂位置的信息。考生答題卡主要應用2B鉛筆來填涂，而對答題卡的圖像處理主要是對灰度信息處理，能快速有效地獲取考生答題卡上的題目答案、學生姓名、考號、班級等特征信息，再將這些信息保存到數據庫中利用相關的系統對其進行統計，最終得出考生的各種考試信息表。通過數字圖像處理技術打破了傳統對學生試卷的人工手動判卷，實現了閱卷的自動化，而且還避免了人工判卷中出現的疏忽、錯判、作弊等現象，全面提高了閱卷的準確度。[1]

● 數字圖像處理技術在客觀題閱卷中的應用

1.圖像傾斜角度計算

在對答題卡進行掃描的過程中，經常會出現進卡不當而產生圖像傾斜的現象，會對圖像處理結構產生一定的影響，因此，在進卡的過程中，要注意答題卡的傾斜度。如果答題卡的傾斜度較小的時候，系統可以對其做出正確的處理，并能保證識別結果的準確性，但答題卡傾斜角度過大時，系統將會出現錯誤識別，甚至出現拒絕識別的現象。[2]在對答題卡掃描的過程中，需要保證答題卡的上邊框的水平，具體測量是通過對答題卡上邊框也就是頂端的水平線開始做兩條與答題卡上邊框垂直的線，通過這兩條線的長度能計算出答題卡的傾斜角度（如圖1、圖2所示），在圖上呈現出的兩條垂直線在實際的答題卡中是不存在的，僅是對計算答題卡傾斜度計算的原理圖。[3]

如果圖像處理中的采集值1和采集值2的兩個交叉點的垂直坐標相等時，說明答題卡處在掃描的端正狀態，如圖1 所示，在這種狀態下進行掃描無需調整答題卡的位置；如果圖像處理中的采集值1和采集值2的兩個交叉點的垂直坐標不等時，說明答題卡處在掃描的傾斜狀態，如圖2所示，在這種狀態下進行掃描需要計算出答題卡圖像的傾斜角度，這樣才能判斷答題卡的圖像是否需要進行相應的調整。

如果遇到一些圖像傾斜的話，圖像處理軟件會以圖像的兩個采集線段作為衡量圖像是否出現傾斜的主要根據。如圖1、圖2所示，如果出現輕微傾斜的話，處理軟件會調整兩個采集線段的長度，將其保證相等性，如果傾斜度過大的話，就如上述所說，要將圖像分割到多個小塊旋轉后再組合，同樣也是要以兩個采集線段的長度為主。

2.圖像調整技術

通過以上對客觀題閱卷答題卡圖像的處理之后，會存在大量的圖像斜度不合格，對于此類圖像必須進行相應的調整，直到合格后再投入使用。數字圖像處理技術中的圖像調整技術，主要是通過對圖像進行旋轉操作，得到一個端正的、合格的圖像。如今對圖像的旋轉有很多方式，而且圖像處理軟件也多種多樣，數字圖像處理系統的圖像調整與其他圖像調整有一些差別，具體如下：

首先，將需要調整的圖像加入內存中，再通過系統來計算整幅圖像的中心坐標以及傾斜角度的值；其次，要以整幅圖像的中心坐標作為基準的中心點，再對圖像進行分割，將其分為4個等邊矩形，如果需要調整的圖像較大時，可以適當地細分多個矩形，但需要保證的是各個矩形是等邊矩形；再次，對上一步已經分割好的多個等邊矩形進行旋轉，而旋轉的角度是上部分公式計算得出的傾斜角度的值；最后，將已經旋轉好的圖像加入內存中并進行圖像處理。以上是該系統對圖像處理的整體過程，其中對圖像進行分割的環節非常重要，有很多圖像調整軟件是直接將圖像旋轉的，如果角度過大勢必會造成圖像的失真，而通過分割旋轉調整的方式，可以有效地避免圖像的失真性。[4]

3.客觀題閱卷答題卡信息特征提取

如果是人工分辨答題卡的話，會在視覺下讓答題卡信息顯得一目了然，但在大批量的答題卡判斷中，要靠人的視覺來一個一個辨認，不僅會耽誤大量的時間，而且，人的視覺由于長時間集中會出現疲勞就會在辨別時產生一定的誤差，這對答題卡的準確性以及學生成績的準確性也將產生一定的影響。而將圖像處理技術應用到答題卡信息提取中，雖然流程沒有人的視覺來得直接，但是在大批量信息提取的情況下，要比人的視覺用時更短、信息更準確。數字圖像處理對答題卡信息特征的提取方式，主要是通過對方塊區域內評卷灰度值的像素進行計算，以此來判定答題卡的方框區域是否涂黑，系統的具體判定方法是通過感光軟件來確定方框區域像素點的總數Q，然后再利用答題卡方框區域內像素點的灰度值Pcolor[m，n]來計算出方框區域的平均灰度值Average=Int{Pcolor[m，n]/Q}，其中[m，n]為方框的坐標值。在整個答題卡中，涂黑的方框和未涂黑的方框在平均灰度值上有著一個數量級的差別，而通過數字圖像處理系統分析方框的平均灰度值就可以清晰地分辨出來。也就是說，該技術在客觀題閱卷中對答題卡的識別精度非常高，對答題卡正確信息特征提取也有著一定的保障，如果在答題卡中的一組區域內某個方框的平均灰度值最大時，說明該區域的選項被涂黑，這樣就能清晰地提取答題卡上的班號、年級、學號、科目等各類信息。另外，為了避免學生出現抄襲的現象，還可將同一試卷分成A、B兩種不同的答題卡，通過數字圖像處理技術能夠將不同類型的答案有效地統計出來以供考評教師參考。從以上數字圖像處理技術在客觀題閱卷中的應用可以看出，該技術的應用為客觀題閱卷判卷節省了大量的人力和時間。[5]

● 結束語

本文主要針對數字圖像處理技術在客觀題閱卷中的應用進行了具體的分析和研究，通過本文的探討，我們了解到，利用數字圖像處理技術能夠實現良好的閱卷效果。但是，我們還需要注意一些細節方面的問題和技術方面的問題，以便通過有效地利用數字圖像處理技術，進一步提高閱卷的效率。

參考文獻：

[1]王豐.基于圖像識別的客觀題答題卡識別研究[J].科技信息（學術研究），2008（28）.

[2]翟俊海，趙文秀.圖像特征提取研究[J].河北大學學報（自然科學版），2009（01）.

[3]楊青燕，彭延軍.基于灰度圖像的答題卡識別技術[J].山東科技大學學報（自然科學版），2009（03）.

[4]高育鵬，楊俊.基于圖像識別的自動閱卷系統研究[J].現代電子技術，2006（22）.

[5]張秀麗，李創.網上閱卷系統中圖像處理的作用及方法[J].沈陽大學學報，2007（02）.