答题卡识别与预处理技术——提高自动阅卷准确率_答题卡识别操作可行性

9.基于Hough变化的答题卡识别
MATLAB程序
答题卡自动阅卷系统通过获取答题卡图像作为系统输入，并通过计算机处理、自动识别填图标记，存入数据库完成阅卷。
但是答题卡在运输和使用过程中，容易受到设备、环境等因素的影响，使得图像质量在一定程度上有所下降，影响了自动阅卷的准确率，甚至导致无法正常阅卷，因此要对答题卡图像进行一系列的预处理，滤去干扰、噪声，做几何校正（有的答题卡可能是倒着的），彩色校正等，并进行二值化处理。
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基于Hough变换的答题卡识别是一种应用于自动阅卷系统的MATLAB程序。该系统通过获取答题卡图像作为输入，并通过计算机处理、自动识别填图标记，将结果存入数据库，从而实现自动阅卷。然而，在答题卡的运输和使用过程中，由于设备、环境等因素的影响，答题卡图像的质量可能会下降，导致自动阅卷的准确率降低甚至无法正常进行阅卷。因此，对答题卡图像进行一系列的预处理是十分必要的，包括滤除干扰和噪声、几何校正（考虑到某些答题卡可能是倒着的）、彩色校正以及二值化处理等。

首先，答题卡图像在运输过程中可能会受到设备和环境的影响，导致图像质量下降。为了解决这个问题，我们可以采用图像预处理的方法。预处理的第一步是滤除干扰和噪声。通过使用滤波器对图像进行平滑处理，可以减少噪声对后续处理的影响。常用的滤波器有均值滤波器和中值滤波器等。这些滤波器可以通过卷积运算来实现，将滤波器与图像进行卷积操作，从而得到去噪后的图像。

其次，由于答题卡在使用过程中可能会倾斜或旋转，为了确保识别的准确性，需要进行几何校正。通过Hough变换可以实现倾斜矫正和旋转矫正。倾斜矫正通过检测答题卡边缘的直线来估计倾斜角度，并进行适当的旋转矫正，使答题卡变为水平状态。而旋转矫正则是通过检测答题卡中心点的直线来确定旋转角度，并进行相应的旋转矫正。通过这些几何校正操作，可以使答题卡在后续处理中更容易被正确识别。

另外，答题卡在使用过程中可能会受到光照条件的影响，导致图像颜色失真。为了保证识别的准确性，需要进行彩色校正。彩色校正可以通过颜色空间转换和灰度校正来实现。首先，将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，并调整H（色调）分量来纠正颜色偏差。然后，将校正后的图像再转换回RGB颜色空间，以便后续处理。此外，还可以进行

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