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智能阅卷系统中图像处理相关技术研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 课题来源及背景第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.3 目前存在主要问题第14页
    1.4 本文主要工作及创新点第14-15页
    1.5 文章组织结构第15-17页
第二章 智能阅卷系统的需求分析和系统设计第17-23页
    2.1 系统需求分析第17-18页
    2.2 智能阅卷系统工作流程第18-21页
        2.2.1 系统关键步骤第18页
        2.2.2 系统模块创建第18-21页
    2.3 系统总体流程第21-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第三章 基于不同题卡模式的改进倾斜校正算法第23-43页
    3.1 图像预处理算法理论研究第24-30页
        3.1.1 图像二值化第24-25页
        3.1.2 图像去噪第25-26页
        3.1.3 图像边缘检测第26-27页
        3.1.4 Hough变换倾斜校正第27-30页
    3.2 基于边缘检测的优化分级Hough变换倾斜校正第30-38页
        3.2.1 题卡分离模式答题卡初步预处理第30-33页
        3.2.2 图像边缘检测算子的选定第33-34页
        3.2.3 邻域跟踪得到矩形区域第34-36页
        3.2.4 优化分级Hough变换倾斜校正第36-38页
    3.3 基于图像纹理的主观题优化算法第38-41页
    3.4 本章小结第41-43页
第四章 卷面信息的优化识别和分割算法第43-63页
    4.1 智能阅卷系统的功能分析第43-44页
    4.2 XML精简版模板定位文件第44-48页
        4.2.1XML简介第44-45页
        4.2.2 XML模板文件的生成第45-47页
        4.2.3 坐标变换第47-48页
    4.3 学生信息一维条形码的生成与识别第48-52页
        4.3.1EAN13码的结构第48-49页
        4.3.2 EAN13码的生成第49-50页
        4.3.3 EAN13条码的识别第50-52页
    4.4 试卷客观题部分自动阅卷第52-57页
        4.4.1 客观题识别流程第53页
        4.4.2 客观题答题区域的分割第53-55页
        4.4.3 填涂点的识别第55-57页
    4.5 试卷主观部分去模板化智能阅卷第57-62页
        4.5.1 主观题阅卷流程第57-58页
        4.5.2 水平投影法得到初始投影第58-59页
        4.5.3 腐蚀处理得到精确投影第59-60页
        4.5.4 主观题区域分割第60-62页
    4.6 本章小结第62-63页
第五章 相关算法实现与测试第63-77页
    5.1 开发平台及工具介绍第63-64页
        5.1.1 VS2012平台介绍第63页
        5.1.2 OpenCV简介第63-64页
    5.2 算法OpenCV实现与测试第64-69页
        5.2.1 OpenCV预处理模块算法实现第64-65页
        5.2.2 OpenCV输入输出XML定位文件第65-66页
        5.2.3 客观题阅卷部分算法实现第66-68页
        5.2.4 主观题识别部分算法实现第68-69页
    5.3 系统界面设计第69-76页
        5.3.1 阅卷系统数据库模块设计第70-72页
        5.3.2 试卷管理模块设计第72页
        5.3.3 试卷生成模块设计第72-73页
        5.3.4 试卷图像预处理模块设计第73-75页
        5.3.5 试卷客观题识别模块块设计第75-76页
        5.3.6 试卷主观题识别模块设计第76页
    5.4 本章小结第76-77页
第六章 总结与展望第77-79页
    6.1 总结第77页
    6.2 展望第77-78页
    6.3 本章小结第78-79页
参考文献第79-83页
附录第83-85页
致谢第85-87页
攻读硕士学位期间发表的学术论文和科技成果第87页

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