[发明专利]一种答卷的扫描方向判断方法

说明书

技术领域

本发明涉及电子化阅卷领域，具体地讲，涉及一种答卷的扫描方向判断方法。

背景技术

答卷在教育领域中仍然发挥着非常重要的作用，答卷经高速采集设备扫描得到答卷图像，这些图像一般存储于计算机，提供给数字化网上阅卷系统使用。

常用的答卷扫描方向判断方法使用特殊标记点的识别方法，例如缺角识别方法和方块标记点识别方法，这些方法具有识别速度快、准确性高的特点，非常适合于标准化考试领域。对于普通中学领域，缺乏足够的信息卡设计专业人员，因此基于特殊标记点识别的扫描方向判断受到很大的限制。为此本发明研究了基于答卷直线结构的扫描方向判断方法，该方法不受标记点识别方法的限制条件，具有更广泛的应用性。

常用的直线检测包括Hough变换检测方法和有向单连通链检测方法,Hough变换检测方法具有几何解析性简单、鲁棒性好、易于实现的特点，但也有很多缺点，比如时间复杂性高、存储空间要求较高、不能判断线段的端点和长度等。基于有向单连通链的方法虽然可以定位线段的端点和长度，但是通常需要估计连通链的最小长度、连通链的合并和伪连通链的消除等方法，时间复杂度较高，不适合实时图像处理的应用场合。

本发明提出了一种快速的水平直线和垂直直线特征点检测方法，使用直线特征之间的匹配方法定量分析直线特征之间的相似性，给出相似性评价指标。

2.扫描答卷图像的特点

答卷图像是一种特殊的文档图像，具有一定的版面结构特征。一般答卷图像都含有直线信息，并且包含部分文字内容，考生作答后，字符在尺寸、颜色等方面差别加大，使得答卷图像的分析工作变得相对复杂。

常用的答卷图像方向判别使用标记点识别方法，一般是一些容易识别的标记块。

如图1所示，是典型的带标记点的答卷图像(图像左下方的黑色矩形)，仅通过识别这些黑色矩形就可以确定答卷的扫描方向，这种方法具有识别快速、准确性高的特点。

但是随着数字化网上阅卷技术的普及，大量的普通中学开始自行组织数字化网上阅卷项目，答卷的制作、学生考试、答卷扫描、网上阅卷不在依赖专业的技术公司人员，同时给答卷图像的分析工作提出了更高的要求，其中出现了大量的不规范的答卷，标记点的尺寸也缺乏统一的标准，因此研究基于直线特征的扫描方向判别显得尤其重要。

如图2所示，图像中不存在用于判断扫描方向的标记点，一般通过图像的直线特征分析图像的扫描方向。该答卷图像较复杂，直线特征比较明显，并且直线对应的线段在颜色深浅、粗细、长短方面变化比较大，而且字符包含了中文、英文字符，字符的排列方向上有横排、竖排，字符尺寸变化较大，这些因素增加了直线分析的难度。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种答卷的扫描方向判断方法，具有较高的准确性和稳定性，时间复杂度低易于实现。

本发明采用如下技术手段实现发明目的：

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果是：本发明的直线特征点检测算法计算稳定、高效，并且具有一定的自适应能力，检测行步长或者列步长具有自适应能力；直线的特征点检测算法可处理图像偏斜、直线断裂等复杂情况；直线特征点之间的匹配算法计算稳定、可靠，扫描方向判定方法计算简单、高效，实际计算结果表明该算法可以非常稳定地确定答卷图像的扫描方向；该直线特征点检测、匹配方法可用于其他图像处理领域，例如基于直线检测的文档图像倾斜角估计、表格分析、表格识别等领域。

附图说明

图1为典型的标记点识别方法判断答卷扫描方向示意图。

图2为典型的无标记点的答卷图像。

图3为像素灰度增强邻域选择标识图。

图4为水平直线左边、右边连续像素标识图。

图5为水平直线特征点检测流程图。

图6为水平直线上面、下面连续像素标识图。

图7为垂直直线特征点检测流程图。

图8(a)为水平直线长度较短的特征点检测效果图；图8(b)为水平直线长度较长的特征点检测效果图。

图9(a)为扫描效果较差的原始表格图像；图9(b)为垂直直线特征点检测标记结果图。

图10(a)为水平直线倾斜的原始扫描图像；图10(b)倾斜图像的水平特征点检测标记结果图。

图11为图10(a)的水平直线模板数据计算结果。

图12为图10(a)的垂直直线模板数据计算结果。

图13(a)为普通答卷模板图像；图13(b)为扫描方向为0时的扫描图像；图13(c)为扫描方向为1时的扫描图像；图13(d)为扫描方向为3时的扫描图像。

具体实施方式