[发明专利]一种基于改进Hough变换的答题卡识别方法

权利要求书

1.一种基于改进Hough变换的答题卡识别方法，其特征在于在现有计算机阅卷技术的基础上，增加倾斜角校正的功能以降低答题卡识别的环境要求，具体实现步骤如下：

步骤1、图像预处理

对已获取的答题卡图像进行预处理的操作，主要包括对图像的归一化处理、平滑处理、灰度处理和二值化处理；

步骤2、进行倾斜校正

基于改进的Hough变换算法进行直线检测，然后根据所定位的特征直线的位置计算倾斜的角度，再将图像旋转至竖直位置，得到校正后的答题卡的二值图像；

步骤3、区域分割

对校正后的答题卡的二值图像进行形态学滤波，即直接将二值图像中小面积的对象删除，得到滤波后的答题卡图像；再次使用改进的Hough变换算法找到竖直的答题卡图像中最长的两条直线，这两条直线有一条位于名字准考证区域与答题区域中间，另一条位于答题区域和答题卡尾部之间；这两条直线将整个答题卡图像分割成为考生信息区域和答题区域两部分；

步骤4、进行目标识别

根据区域分割的划分结果，对答题区域进行标记操作，同时检测答题的结果。

2.根据权利要1所述的一种基于改进Hough变换的答题卡识别方法，其特征在于所述的灰度处理是将彩色图像转变为灰度图像的操作；采取加权平均值的方法进行灰度转换；将RGB模型中红、绿、蓝三个通道的灰度值进行重新分配：

Gray＝0.3R+0.59G+0.11B。

3.根据权利要1或2所述的一种基于改进Hough变换的答题卡识别方法，其特征在于将灰度处理后得到的灰度图像进行二值化处理得到一幅非黑即白的图像，以便分割出目标物体和背景部分，设定阈值T为目标物体和全局环境的分割阈值，用于控制灰度范围的分割：

其中g(x,y)是输出灰度值，f(x,y)是输入灰度值。

4.根据权利要3所述的一种基于改进Hough变换的答题卡识别方法，其特征在于所述的设定阈值T采用最大类间方差法求取，确定如下：

N₀+N₁＝M×N (3)

ω₀+ω₁＝1 (4)

μ＝ω₀×μ₀+ω₁×μ₁ (5)

g＝ω₀(μ₀-μ)²+ω₁(μ₁-μ)² (6)

将式(5)代入式(6)，得到等价公式：

g＝ω₀ω₁(μ₀-μ₁)² (7)

其中，ω₀则是所需要突出信息在全局中的占比，μ₀为其均值灰度统计；ω₁为非重要突出信息在全局中的占比，μ₁为其均值灰度统计，类间方差记为g；记图为M×N，统计出低于阀值的像素点个数为N₀，高于阀值的像素点个数为记作N₁；最终结果就是类间方差，遍历可以轻易得到使类间方差最大的阈值T，也就是区分效果最好的参数值。

5.根据权利要4所述的一种基于改进Hough变换的答题卡识别方法，其特征在于步骤2具体实现包括：

2-1.基于改进Hough变换的直线检测

(1)8邻域边缘图像分组，排除小短线和噪声影响，解决直线检测过程中的过连接问题；

(2)直线边缘预检测，排除不含有直线特征的连通域；

(3)直线边缘细分，提取出连通域中的直线边缘像素点，解决直线检测过程中线段长度确定问题和伪峰值问题；

2-2.直线的精确处理

得出线段端点坐标信息并通过最小二乘法计算直线的精确参数；

2-3.倾斜角的校正

根据求得直线段的端点坐标信息计算倾斜角度，设直线段端点的坐标分别为(x₁,y₁)和(x₂,y₂)，则倾斜角度为

2-4.根据倾斜角度进行校正使得答题卡图像旋转成为竖直方向的。