一種答卷的掃描方向判斷方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種答卷的掃描方向判斷方法，其特征在于，包括如下步驟：(1)掃描答卷，獲得答卷圖像；(2)計(jì)算答卷圖像的最佳分割閾值；(3)檢測(cè)水平直線特征點(diǎn)；(4)檢測(cè)垂直直線特征點(diǎn)；(5)水平直線特征點(diǎn)和垂直直線特征點(diǎn)進(jìn)行匹配；(6)生成模板數(shù)據(jù)；(7)判斷掃描方向。本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種直線特征點(diǎn)之間的相似度指標(biāo)計(jì)算方法，該方法考慮了匹配率和匹配精度兩種因素，具有準(zhǔn)確率高、算法時(shí)間復(fù)雜度低且易于實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)；在掃描方向判斷算法的設(shè)計(jì)上，使用水平直線檢測(cè)或者垂直直線檢測(cè)的多個(gè)直線模式與模板數(shù)據(jù)做匹配算法，因此算法具有非常高的穩(wěn)定性。該方法廣泛應(yīng)用于答卷圖像的掃描、分析、識(shí)別等領(lǐng)域。
【專利說(shuō)明】一種答卷的掃描方向判斷方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及電子化閱卷領(lǐng)域，具體地講，涉及一種答卷的掃描方向判斷方法。

【背景技術(shù)】
[0002]答卷在教育領(lǐng)域中仍然發(fā)揮著非常重要的作用，答卷經(jīng)高速采集設(shè)備掃描得到答卷圖像，這些圖像一般存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)，提供給數(shù)字化網(wǎng)上閱卷系統(tǒng)使用。
[0003]常用的答卷掃描方向判斷方法使用特殊標(biāo)記點(diǎn)的識(shí)別方法，例如缺角識(shí)別方法和方塊標(biāo)記點(diǎn)識(shí)別方法，這些方法具有識(shí)別速度快、準(zhǔn)確性高的特點(diǎn)，非常適合于標(biāo)準(zhǔn)化考試領(lǐng)域。對(duì)于普通中學(xué)領(lǐng)域，缺乏足夠的信息卡設(shè)計(jì)專業(yè)人員，因此基于特殊標(biāo)記點(diǎn)識(shí)別的掃描方向判斷受到很大的限制。為此本發(fā)明研究了基于答卷直線結(jié)構(gòu)的掃描方向判斷方法，該方法不受標(biāo)記點(diǎn)識(shí)別方法的限制條件，具有更廣泛的應(yīng)用性。
[0004]常用的直線檢測(cè)包括Hough變換檢測(cè)方法和有向單連通鏈檢測(cè)方法，Hough變換檢測(cè)方法具有幾何解析性簡(jiǎn)單、魯棒性好、易于實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)，但也有很多缺點(diǎn)，比如時(shí)間復(fù)雜性高、存儲(chǔ)空間要求較高、不能判斷線段的端點(diǎn)和長(zhǎng)度等。基于有向單連通鏈的方法雖然可以定位線段的端點(diǎn)和長(zhǎng)度，但是通常需要估計(jì)連通鏈的最小長(zhǎng)度、連通鏈的合并和偽連通鏈的消除等方法，時(shí)間復(fù)雜度較高，不適合實(shí)時(shí)圖像處理的應(yīng)用場(chǎng)合。
[0005]本發(fā)明提出了一種快速的水平直線和垂直直線特征點(diǎn)檢測(cè)方法，使用直線特征之間的匹配方法定量分析直線特征之間的相似性，給出相似性評(píng)價(jià)指標(biāo)。
[0006]2.掃描答卷圖像的特點(diǎn)
[0007]答卷圖像是一種特殊的文檔圖像，具有一定的版面結(jié)構(gòu)特征。一般答卷圖像都含有直線信息，并且包含部分文字內(nèi)容，考生作答后，字符在尺寸、顏色等方面差別加大，使得答卷圖像的分析工作變得相對(duì)復(fù)雜。
[0008]常用的答卷圖像方向判別使用標(biāo)記點(diǎn)識(shí)別方法，一般是一些容易識(shí)別的標(biāo)記塊。
[0009]如圖1所示，是典型的帶標(biāo)記點(diǎn)的答卷圖像(圖像左下方的黑色矩形)，僅通過識(shí)別這些黑色矩形就可以確定答卷的掃描方向，這種方法具有識(shí)別快速、準(zhǔn)確性高的特點(diǎn)。
[0010]但是隨著數(shù)字化網(wǎng)上閱卷技術(shù)的普及，大量的普通中學(xué)開始自行組織數(shù)字化網(wǎng)上閱卷項(xiàng)目，答卷的制作、學(xué)生考試、答卷掃描、網(wǎng)上閱卷不在依賴專業(yè)的技術(shù)公司人員，同時(shí)給答卷圖像的分析工作提出了更高的要求，其中出現(xiàn)了大量的不規(guī)范的答卷，標(biāo)記點(diǎn)的尺寸也缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，因此研究基于直線特征的掃描方向判別顯得尤其重要。
[0011]如圖2所示，圖像中不存在用于判斷掃描方向的標(biāo)記點(diǎn)，一般通過圖像的直線特征分析圖像的掃描方向。該答卷圖像較復(fù)雜，直線特征比較明顯，并且直線對(duì)應(yīng)的線段在顏色深淺、粗細(xì)、長(zhǎng)短方面變化比較大，而且字符包含了中文、英文字符，字符的排列方向上有橫排、豎排，字符尺寸變化較大，這些因素增加了直線分析的難度。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0012]本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種答卷的掃描方向判斷方法，具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，時(shí)間復(fù)雜度低易于實(shí)現(xiàn)。
[0013]本發(fā)明采用如下技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)發(fā)明目的:
[0014]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和積極效果是:本發(fā)明的直線特征點(diǎn)檢測(cè)算法計(jì)算穩(wěn)定、高效，并且具有一定的自適應(yīng)能力，檢測(cè)行步長(zhǎng)或者列步長(zhǎng)具有自適應(yīng)能力；直線的特征點(diǎn)檢測(cè)算法可處理圖像偏斜、直線斷裂等復(fù)雜情況；直線特征點(diǎn)之間的匹配算法計(jì)算穩(wěn)定、可靠，掃描方向判定方法計(jì)算簡(jiǎn)單、高效，實(shí)際計(jì)算結(jié)果表明該算法可以非常穩(wěn)定地確定答卷圖像的掃描方向；該直線特征點(diǎn)檢測(cè)、匹配方法可用于其他圖像處理領(lǐng)域，例如基于直線檢測(cè)的文檔圖像傾斜角估計(jì)、表格分析、表格識(shí)別等領(lǐng)域。

【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0015]圖1為典型的標(biāo)記點(diǎn)識(shí)別方法判斷答卷掃描方向示意圖。
[0016]圖2為典型的無(wú)標(biāo)記點(diǎn)的答卷圖像。
[0017]圖3為像素灰度增強(qiáng)鄰域選擇標(biāo)識(shí)圖。
[0018]圖4為水平直線左邊、右邊連續(xù)像素標(biāo)識(shí)圖。
[0019]圖5為水平直線特征點(diǎn)檢測(cè)流程圖。
[0020]圖6為水平直線上面、下面連續(xù)像素標(biāo)識(shí)圖。
[0021]圖7為垂直直線特征點(diǎn)檢測(cè)流程圖。
[0022]圖8(a)為水平直線長(zhǎng)度較短的特征點(diǎn)檢測(cè)效果圖；圖8(b)為水平直線長(zhǎng)度較長(zhǎng)的特征點(diǎn)檢測(cè)效果圖。
[0023]圖9(a)為掃描效果較差的原始表格圖像；圖9(b)為垂直直線特征點(diǎn)檢測(cè)標(biāo)記結(jié)果圖。
[0024]圖10(a)為水平直線傾斜的原始掃描圖像；圖10(b)傾斜圖像的水平特征點(diǎn)檢測(cè)標(biāo)記結(jié)果圖。
[0025]圖11為圖10(a)的水平直線模板數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果。
[0026]圖12為圖10(a)的垂直直線模板數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果。
[0027]圖13(a)為普通答卷模板圖像；圖13(b)為掃描方向?yàn)镺時(shí)的掃描圖像；圖13(c)為掃描方向?yàn)镮時(shí)的掃描圖像；圖13(d)為掃描方向?yàn)?時(shí)的掃描圖像。

【具體實(shí)施方式】
[0028]下面結(jié)合附圖和優(yōu)選實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作更進(jìn)一步的詳細(xì)描述。
[0029]1.快速直線特征點(diǎn)檢測(cè)算法
[0030]1.1答卷圖像的最佳分割閾值計(jì)算方法
[0031]本發(fā)明研究的掃描答卷圖像采用10dpi掃描，掃描灰度位深為8，本發(fā)明使用k均值聚類方法實(shí)現(xiàn)答卷圖像的二值化，(k = 2:前景為直線文字等、背景為空白區(qū)域，分割閾值初值設(shè)置為128)，使用迭代方法得到最優(yōu)分割閾值。這種全局聚類方法在一致的圖像區(qū)域保證全局最優(yōu)，是一種非常有效的最佳分割閾值計(jì)算方法，該算法的核心思想是找出k個(gè)聚類中心，使得每一個(gè)樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)與其最近的聚類中心的平方距離和最小化，計(jì)算步驟:
[0032](1)計(jì)算圖像的直方圖H，滿足

【權(quán)利要求】
1.一種答卷的掃描方向判斷方法，其特征在于，包括如下步驟: (1)掃描答卷，獲得答卷圖像； (2)計(jì)算答卷圖像的最佳分割閾值； (3)檢測(cè)水平直線特征點(diǎn)； (4)檢測(cè)垂直直線特征點(diǎn)； (5)水平直線特征點(diǎn)和垂直直線特征點(diǎn)進(jìn)行匹配； (6)生成模板數(shù)據(jù)； (7)判斷掃描方向。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的答卷掃描方向判斷方法，其特征在于，所述步驟(2)包括如下步驟: (2.1)計(jì)算圖像的直方圖H，滿足二I(D (2.2)根據(jù)灰度分割閾值TO (初值為128)，計(jì)算兩個(gè)聚類中心，前景聚類中心CO、背景聚類中心Cl，彳兩足:
(2.3)根據(jù)前景、背景的聚類中心，得到分割閾值Tl，滿足條件:
(2.4)若TO == Tl，迭代停止，轉(zhuǎn)步驟(5)，否則令TO = Tl，重復(fù)執(zhí)行步驟(2); (2.5)輸出最佳灰度分割閾值Tl。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的答卷掃描方向判斷方法，其特征在于，所述步驟(3)包括如下步驟: (3.1)記水平直線檢測(cè)的列位置總數(shù)為Nh，一般取Nh = 32，假設(shè)圖像的寬度表示為W，則列位置的間隔(步長(zhǎng))Sh表示為: Sh = ff/Nh(5) 因此所有的列位置的集合可以表示為: Ph= {px|i*Sh}，i = O, 1,2,...(Nh-1)(6) 依次判斷每個(gè)列位置上的行位置處像素灰度是否滿足水平直線的特征點(diǎn)； (3.2)設(shè)定一個(gè)初值Rh，如果(Dh/Nh) <Rh成立，取Rh = 0.90，則重新調(diào)整Sh為Sh’如下: Sh，= Sh*(Dh/Nh)(8) (3.3)輸出所有列位置上的水平直線特征點(diǎn)，列位置的總數(shù)Nh’Nh，= W/Sh， 經(jīng)過列的步長(zhǎng)調(diào)整后，重新檢測(cè)特征點(diǎn)Dh。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的答卷掃描方向判斷方法，其特征是:所述步驟(3.1)的水平直線的特征點(diǎn)滿足兩個(gè)基本條件: 條件(I):該位置處的像素灰度小于最佳灰度分割閾值Tl，如果該位置處的像素灰度大于等于Tl，則增強(qiáng)該位置處的像素灰度，增強(qiáng)后的像素灰度如果小于固定灰度閾值Td =128，則仍認(rèn)為該位置處的原始像素灰度小于最佳分割閾值Tl，選擇在該位置處增強(qiáng)灰度，將大大提高直線檢測(cè)的穩(wěn)定性，同時(shí)又保證了水平直線特征點(diǎn)檢測(cè)的速度；首先計(jì)算選擇增強(qiáng)灰度位置鄰域內(nèi)所有像素的平均灰度M，當(dāng)前像素的灰度為g，增強(qiáng)因子記為σ，則增強(qiáng)后的灰度g’計(jì)算為: g =g+o*(g-M)(7) 增強(qiáng)相關(guān)的鄰域尺寸與檢測(cè)直線的寬度(粗細(xì))有關(guān)，經(jīng)大量樣本反復(fù)實(shí)驗(yàn)，一般設(shè)置為待檢測(cè)直線的寬度，增強(qiáng)因子一般設(shè)置為6.0，該值越大，越能夠從極低質(zhì)量的圖像中檢測(cè)出特征點(diǎn)，但是會(huì)增加偽特征點(diǎn)被檢測(cè)出來(lái)的概率； 條件(2):該位置處左邊至少有連續(xù)Lh個(gè)像素位置滿足條件(I)，或者該位置處右邊至少有連續(xù)Lh個(gè)像素位置滿足條件(I)，或者該位置處左邊與右邊總共至少有連續(xù)Lh個(gè)像素位置滿足條件(I)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的答卷掃描方向判斷方法，其特征在于，所述步驟(4)包括如下步驟: 使用兩個(gè)集合表示某兩個(gè)行或者某兩個(gè)列檢測(cè)到的直線特征點(diǎn)的位置，直線特征點(diǎn)的位置構(gòu)成直線模式，
Li (Po? PlJ...Pm- Lj = {Qoj Qd...Qn-J(14) I幸j 公式(14)表示在第i個(gè)位置檢測(cè)到了 m個(gè)直線特征點(diǎn)的坐標(biāo)，在第j個(gè)位置檢測(cè)到了η個(gè)直線特征點(diǎn)的坐標(biāo)，因?yàn)橹本€檢測(cè)是按照坐標(biāo)從小到大順序檢測(cè)的，因此滿足下列不等式: ρ0<ρ1<ρ2<,...〈Pm(15)
q0<q1<q2<,...<qn_i 這樣直線特征點(diǎn)之間的匹配問題等價(jià)于兩個(gè)位置集合之間的最佳匹配問題，并且兩個(gè)集合中的坐標(biāo)滿足公式(15)的要求，所有可能的匹配模式總數(shù)C = m*n，假定集合Li中的第α個(gè)位置和集合Lj中的第β個(gè)位置是匹配的，定義該匹配模式的相似度Sa，e為:
Sa,@ = Rm*Em Rm e [O, I](16)
Em e [O, I] 其中Rm表示匹配率，Em表示匹配精度，匹配率和匹配精度越大越好，集合Li中的第a個(gè)位置和集合Lj中的第β個(gè)位置匹配時(shí)，按下列方式判斷是否匹配:
其中T表示系統(tǒng)容許的最大匹配誤差參數(shù)，一般設(shè)置為6，越大表示越容易匹配，越小表示系統(tǒng)要求的匹配精度越高，f (pa，qe) = I表示兩個(gè)點(diǎn)是匹配的，否則兩個(gè)點(diǎn)不匹配，不匹配時(shí)匹配誤差記為O，匹配的兩個(gè)點(diǎn)按如下方式計(jì)算兩個(gè)點(diǎn)位置的匹配誤差:e(pa) q0) = Pa-Q0 /T(18) 計(jì)算Sa，e時(shí),先按如下方式調(diào)整集合Li和Lj:
Li = {Po_P a，Pl-P a )...Pm-1-P a I = (P 0，Pl，...P m-J
Lj {Qo Qβ j Qi Qβ，...Qn-1 Qβ I {q q，Qi，...Q m-(19) i幸j 按公式(19)調(diào)整后，集合Li中第α個(gè)位置處的坐標(biāo)為0，同理集合Lj中第β個(gè)位置處的坐標(biāo)為O。下面計(jì)算集合Li中第k個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)在集合Lj中的匹配點(diǎn)對(duì)應(yīng)的下標(biāo)k’，該下標(biāo)滿足條件: min (I p，J5-Qkk' ), kk = O, I, 2...m_l(20) 根據(jù)公式(20)可以計(jì)算出集合Li中每個(gè)點(diǎn)的下標(biāo)Ui在集合Lj中匹配的下標(biāo)Vi，記匹配對(duì)應(yīng)關(guān)系為: M = {(Ui, Vi) I i = O, I, 2,...(m-Ι)}(21) 根據(jù)匹配對(duì)應(yīng)關(guān)系，計(jì)算匹配率和匹配精度如下:
將公式(21)、公式(22)帶入公式(16)即可得到Sa, e，因此直線特征點(diǎn)之間的匹配問題等價(jià)于如下最大值問題:maxSa? 0 a = 0，1，2，…(m-1)(23)
β = 0，1，2，...(η-1)
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的答卷掃描方向判斷方法，其特征在于，所述步驟(5)包括如下步驟: (1)每個(gè)水平直線模式都記錄了水平直線的位置，計(jì)算每個(gè)水平直線模式中水平直線位置的個(gè)數(shù)，如果Dh個(gè)水平直線模式中水平直線位置的個(gè)數(shù)的最大值只有一個(gè)，那么直接給出直線模式對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)數(shù)據(jù)作為模板數(shù)據(jù)，同時(shí)可信度標(biāo)記為0，這時(shí)需要人工確認(rèn)模板數(shù)據(jù)正確性以免發(fā)生錯(cuò)誤；否則轉(zhuǎn)步驟(2); (2)如果Dh個(gè)水平直線模式中水平直線位置的個(gè)數(shù)的最大值大于I個(gè)，那么根據(jù)直線特征點(diǎn)之間的匹配算法兩兩計(jì)算它們之間的匹配相似度，把匹配相似度最大的兩個(gè)直線模式之一作為模板數(shù)據(jù)輸出，可信度即為這兩個(gè)直線模式之間的匹配相似度，相似度小于給定的閾值，則需要人工確認(rèn)模板數(shù)據(jù)的正確性。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的答卷掃描方向判斷方法，其特征在于，所述步驟(6)包括如下步驟:(1)對(duì)模板圖像執(zhí)行水平直線特征點(diǎn)檢測(cè)并生成模板數(shù)據(jù)no，掃描方向?yàn)榉较騉，記錄圖像的寬度WO和高度HO之間的大小關(guān)系Ω0，根據(jù)模板數(shù)據(jù)no生成數(shù)據(jù)Π2，模板數(shù)據(jù)中有m個(gè)水平直線特征點(diǎn)坐標(biāo): η O = (Pi I i = O, I, 2,...(m-1)}(24)
η 2 = {HO-pj i = O, I, 2,...(m-1)} (2)輸入待確定掃描方向的圖像I; (3)圖像I的寬度Wl和高度Hl之間的大小關(guān)系ΩI如果與Ω —致，則圖像I的掃描方向?yàn)榉较騉或者方向2，轉(zhuǎn)步驟(4)，否則圖像I的掃描方向?yàn)榉较騃或者方向3，轉(zhuǎn)步驟(7)； (4)檢測(cè)圖像I的水平直線特征點(diǎn)，輸出所有列位置上的水平直線特征點(diǎn)，假設(shè)最終輸出了 N個(gè)水平直線模式Ψ = {ψ0, Ψ1； Ψ2...Ψη}，根據(jù)直線特征點(diǎn)之間的匹配算法計(jì)算模板數(shù)據(jù)no與N個(gè)水平直線模式Ψ之間的相似度，得到N個(gè)相似度Snciw,同理計(jì)算模板數(shù)據(jù)Π 2與N個(gè)水平直線模式Ψ之間的相似度，得到N個(gè)相似度S η2，Ψ: sn0；w = IsncuIi = O, 1,2...(N-1)}(25)
Sn2jW = Is n2，i I i = 0, I, 2...(N-1)} (5)計(jì)算中最大的相似度 ，記為Sn,計(jì)算中最大的相似度，記為sn’2； (6)如果％,。>(%,2+3)，則圖像1的掃描方向?yàn)榉较?，其中δ為可靠性控制參數(shù)，一般取值為0.1，如果(Su+S )〈Sq，2，圖像I的掃描方向?yàn)榉较?，否則圖像I的掃描方向不能確定，給出提示信息，人工確認(rèn)掃描方向， (7)檢測(cè)圖像I的垂直直線特征點(diǎn)，輸出所有行位置上的垂直直線特征點(diǎn)，假設(shè)最終輸出了 K個(gè)垂直直線模式φ 二丨，根據(jù)直線特征點(diǎn)之間的匹配算法計(jì)算模板數(shù)據(jù)η0與K個(gè)垂直直線模式φ之間的相似度，得到K個(gè)相似度*Vtp，同理計(jì)算模板數(shù)據(jù)Π2與K個(gè)垂直直線模式φ之間的相似度，得到K個(gè)相似度:
K ~\)\(26)
U.V.,|/ = (U2...(/<-m (8)計(jì)算&_中最大的相似度，記為Sn，計(jì)算中最大的相似度，記為Sy; (9)如果SyMsu+δ)，則圖像I的掃描方向?yàn)榉较?，如果(Si^SXsn3，圖像I的掃描方向?yàn)榉较?,否則圖像I的掃描方向不能確定,給出提不信息,人工確認(rèn)掃描方向。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK104077562SQ201410218996
【公開日】2014年10月1日 申請(qǐng)日期:2014年5月22日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月22日
【發(fā)明者】馬磊, 劉江, 張華英, 張杉 申請(qǐng)人:山東山大鷗瑪軟件有限公司