[发明专利]一种光学标记异常填涂识别方法、系统、终端及存储介质

权利要求书

1.一种光学标记异常填涂识别方法，其特征在于，包括：

对光学标记识别填涂图像进行二值化预处理，得到填涂区域集合；

统计每块填涂区域的填涂信息，所述填涂信息包括有效填涂面积、填涂灰度和过浅填涂面积；

根据各填涂区域的填涂信息计算所述填涂区域集合的整体平均灰度和整体平均灰度标准差；

根据所述整体平均灰度和整体平均灰度标准差对整体填涂过浅情况进行识别；

通过比对填涂区域灰度值和整体平均灰度值的一致性，对填涂深浅不均情况进行识别；

所述方法还包括：

根据所属题目对填涂区域进行分类；

在整体填涂过浅情况下，对于单题，若存在有效填涂区域为0的情况，则比较单题内的OMR过浅填涂面积和灰度是否大于预设的过浅填涂阈值，若是，则判定该题目下的填涂区域存在填涂过浅问题；

对于多选题，比较单题内的OMR过浅填涂面积和灰度是否大于预设的过浅填涂阈值，若是，则判定该题目下的填涂区域存在填涂过浅问题；

所述方法还包括：

计算题目内所有填涂区域的平均灰度值；

修改填涂颜色最深的填涂区域灰度值为原始灰度与平均灰度的和的一半，再计算题目平均灰度，并计算最新题目灰度值与每一填涂区域灰度的差值；

若差值大于指定的灰度差值阈值，进行对所述题目进行深浅不一特殊处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对光学标记识别填涂图像进行二值化预处理，包括：

利用最大类间方差法对填涂图像进行预处理，将256个亮度等级的灰度图像动态选取二值化阈值，获得二值化图像；

根据所述二值化图像生成填涂区域坐标图像，将填涂区域坐标保存至填涂区域集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

从填涂区域的填涂信息中提取填涂灰度和擦除扩散面积；

若填涂灰度和擦除扩散面积均不在指定阈值范围内，则判定存在明显擦除扩散问题。

4.一种光学标记异常填图识别系统，其特征在于，包括：

图像处理单元，配置用于对光学标记识别填涂图像进行二值化预处理，得到填涂区域集合；

信息统计单元，配置用于统计每块填涂区域的填涂信息，所述填涂信息包括有效填涂面积、填涂灰度和过浅填涂面积；

信息计算单元，配置用于根据各填涂区域的填涂信息计算所述填涂区域集合的整体平均灰度和整体平均灰度标准差；

过浅识别单元，配置用于根据所述整体平均灰度和整体平均灰度标准差对整体填涂过浅情况进行识别；

深浅识别单元，配置用于通过比对填涂区域灰度值和整体平均灰度值的一致性，对填涂深浅不均情况进行识别；

题目划分模块，配置用于根据所属题目对填涂区域进行分类；

单体识别模块，配置用于在整体填涂过浅情况下，对于单题，若存在有效填涂区域为0的情况，则比较单题内的OMR过浅填涂面积和灰度是否大于预设的过浅填涂阈值，若是，则判定该题目下的填涂区域存在填涂过浅问题；

多选识别模块，配置用于对于多选题，比较单题内的OMR过浅填涂面积和灰度是否大于预设的过浅填涂阈值，若是，则判定该题目下的填涂区域存在填涂过浅问题；

所述系统还被配置为执行以下步骤：计算题目内所有填涂区域的平均灰度值；修改填涂颜色最深的填涂区域灰度值为原始灰度与平均灰度的和的一半，再计算题目平均灰度，并计算最新题目灰度值与每一填涂区域灰度的差值；若差值大于指定的灰度差值阈值，进行对所述题目进行深浅不一特殊处理。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述图像处理单元包括：

图像转换模块，配置用于利用最大类间方差法对填涂图像进行预处理，将256个亮度等级的灰度图像动态选取二值化阈值，获得二值化图像；

坐标生成模块，配置用于根据所述二值化图像生成填涂区域坐标图像，将填涂区域坐标保存至填涂区域集合。

6.一种终端，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器的执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行权利要求1-3任一项所述的方法。

7.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一项所述的方法。