【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及信息教育，具體地涉及一種網評圖像檢測方法、系統、電子設備及存儲介質。
技術介紹
1、過去因為信息技術的限制，網評閱卷對答卷質量要求過高，要求考生填涂答題規范、對掃描設備、閱卷環境的要求嚴格，使得網上閱卷的方式難以在小型考試中推廣。隨著信息技術的發展并在教育領域的應用創新，推動各種考試在評閱更加公平等方面有著卓越的成效，比如在大型選拔考試中使用的試卷與答卷分離的網上閱卷系統。
2、答題卡作為一種重要的考試工具，被廣泛應用于教育考試。傳統的手工批改答卷方式費時費力，不僅需要大量人力資源，而且容易出現漏批、錯批等問題，給考試管理帶來一定的困擾。為了提高批改效率和準確性，近年來，越來越多的考試機構和考試管理部門開始使用掃描儀進行答卷的圖像掃描和自動識別。
3、然而，由于不可避免的因素，在答卷掃描過程中可能會出現一系列問題，如折痕、污漬、殘頁、不規范填寫、污線遮擋答題區域或吸附紙片遮擋答題區域等，這些問題可能導致影響網評閱卷，降低閱卷效率。
技術實現思路
1、本專利技術實施例的目的是提供一種網評圖像檢測方法、系統、電子設備及存儲介質，用于全部或至少部分解決上述現有技術中因折痕、污漬、殘頁、不規范填寫、污線遮擋答題區域或吸附紙片遮擋答題區域等問題導致影響網評閱卷，閱卷效率低的問題。
2、為了實現上述目的，本專利技術實施例提供一種網評圖像檢測方法，包括：
3、獲取考生答卷掃描圖像；
4、對所述考生答卷掃描圖像進行污漬檢測、
5、對所述考生答卷掃描圖像進行污漬檢測的過程包括：
6、將所述考生答卷掃描圖像中答題區域圖像轉化為灰度圖，并進行二值化處理；
7、對二值化處理后的灰度圖進行進一步分析，獲得污漬檢測結果；
8、對所述考生答卷掃描圖像進行夾帶紙片檢測的過程包括：
9、對所述考生答卷掃描圖像進行類卷積操作，獲得夾帶紙片可疑區域圖像，并對夾帶紙片可疑區域圖像進行進一步分析，獲得夾帶紙片檢測結果；
10、對所述考生答卷掃描圖像進行折角檢測的過程，包括：
11、對所述考生答卷掃描圖像中的各個角進行截取，并對截取后的角圖像進行色域比值計算，根據計算結果，確定所述考生答卷掃描圖像中是否存在折角；
12、對所述考生答卷掃描圖像進行污線檢測的過程，包括：
13、獲取所述考生答卷掃描圖像對應的邊界區域圖像，并對所述邊界區域圖像進行反向膨脹處理，通過判斷膨脹處理后的邊界區域圖像中是否存在線條，確定所述考生答卷掃描圖像中是否存在污線。
14、可選的，在將所述考生答卷掃描圖像中答題區域圖像轉化為灰度圖，并進行二值化處理之前，所述網評圖像檢測方法還包括：
15、判斷考生答卷是否作圖，若有作圖，則進行模板差值處理，保留所述考生答卷掃描圖像與空白答卷模板存在差異的圖像；
16、若無作圖，則將答題區域圖像轉化為灰度圖。
17、可選的，所述對二值化處理后的灰度圖進行進一步分析，獲得污漬檢測結果，包括：
18、對二值化處理后的灰度圖進行膨脹操作，并對膨脹操作后的灰度圖進行腐蝕操作，獲得腐蝕操作后的圖像；
19、對腐蝕操作后的圖像進行連通區域分析，標記可疑區域，并對可疑區域進行篩選，獲得污漬檢測結果。
20、可選的，根據以下公式確定可疑區域：
21、
22、式中，x，y分別是可疑區域sd左上角的起點橫縱坐標，w，h分別是可疑區域的長寬，black_data是色值中黑色值。
23、可選的，所述對所述考生答卷掃描圖像進行類卷積操作，獲得夾帶紙片可疑區域圖像，并對夾帶紙片可疑區域圖像進行進一步分析，獲得夾帶紙片檢測結果，包括：
24、通過數據直方圖統計出考生答卷掃描圖像夾帶紙片存在的閾值區間；
25、采用反向掩膜計算，去除考生答卷掃描圖像噪聲，再進行正向掩膜計算，以突出顯示考生答卷掃描圖像滿足閾值區間的初始區域；
26、對所述初始區域進行類卷積操作，獲得目標區域，并將目標區域對應的圖像轉化為灰度圖，進行二值化處理；
27、將經二值化處理后的灰度圖進行形態學操作和連通區域分析，獲得夾帶紙片檢測結果。
28、可選的，對所述初始區域進行類卷積操作，獲得目標區域，包括：
29、預先構建含有緩存列表且具備區域識別和關聯處理功能的卷積核，并對所述初始區域進行逐塊編號，使得所述初始區域具備多個區域號；
30、對所述滿足閾值區間的初始區域進行檢測并標記，并判斷是否更新緩存列表中的區域號，若緩存列表中存在新插入的區域周邊的區域號，則將該新插入的區域和原本緩存列表中的周邊區域進行關聯并合并，獲得目標區域。
31、可選的，對所述考生答卷掃描圖像中的各個角進行截取，并對截取后的角圖像進行色域比值計算，根據計算結果，確定所述考生答卷掃描圖像中是否存在折角，包括：
32、計算截取后的角圖像中，黑色區域對應面積與角圖像對應面積的面積比，其中，所述黑色區域表示存在折角的時考生答卷掃描圖像中缺失的部分；
33、若所述面積比超過預設值，則確定所述考生答卷掃描圖像中存在折角。
34、另一方面，還提供一種網評圖像檢測系統，包括：
35、獲取單元，用于獲取考生答卷掃描圖像；
36、檢測單元，用于對所述考生答卷掃描圖像進行污漬檢測、夾帶紙片檢測、折角檢測和/或污線檢測，獲得網評圖像檢測結果；其中，
37、檢測單元對所述考生答卷掃描圖像進行污漬檢測的過程包括：
38、將所述考生答卷掃描圖像中答題區域圖像轉化為灰度圖，并進行二值化處理；
39、對二值化處理后的灰度圖進行進一步分析，獲得污漬檢測結果；
40、對所述考生答卷掃描圖像進行夾帶紙片檢測的過程包括：
41、對所述考生答卷掃描圖像進行類卷積操作，獲得夾帶紙片可疑區域圖像，并對夾帶紙片可疑區域圖像進行進一步分析，獲得夾帶紙片檢測結果；
42、檢測單元對所述考生答卷掃描圖像進行折角檢測的過程，包括：
43、對所述考生答卷掃描圖像中的各個角進行截取，并對截取后的角圖像進行色域比值計算，根據計算結果，確定所述考生答卷掃描圖像中是否存在折角；
44、檢測單元對所述考生答卷掃描圖像進行污線檢測的過程，包括：
45、獲取所述考生答卷掃描圖像對應的邊界區域圖像，并對所述邊界區域圖像進行反向膨脹處理，通過判斷膨脹處理后的邊界區域圖像中是否存在線條，確定所述考生答卷掃描圖像中是否存在污線。
46、另一方面，還提供一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上進行運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現上述所述的網評圖像檢測方法的本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種網評圖像檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的網評圖像檢測方法，其特征在于，在將所述考生答卷掃描圖像中答題區域圖像轉化為灰度圖，并進行二值化處理之前，所述網評圖像檢測方法還包括：
3.根據權利要求1所述的網評圖像檢測方法，其特征在于，所述對二值化處理后的灰度圖進行進一步分析，獲得污漬檢測結果，包括：
4.根據權利要求3所述的網評圖像檢測方法，其特征在于，根據以下公式確定可疑區域：
5.根據權利要求1所述的網評圖像檢測方法，其特征在于，所述對所述考生答卷掃描圖像進行類卷積操作，獲得夾帶紙片可疑區域圖像，并對夾帶紙片可疑區域圖像進行進一步分析，獲得夾帶紙片檢測結果，包括：
6.根據權利要求5所述的網評圖像檢測方法，其特征在于，對所述初始區域進行類卷積操作，獲得目標區域，包括：
7.根據權利要求1所述的網評圖像檢測方法，其特征在于，對所述考生答卷掃描圖像中的各個角進行截取，并對截取后的角圖像進行色域比值計算，根據計算結果，確定所述考生答卷掃描圖像中是否存在折角，包括：
8.一種網
9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上進行運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1-7任意一項所述的網評圖像檢測方法的步驟。
10.一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-7任意一項所述的網評圖像檢測方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種網評圖像檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的網評圖像檢測方法，其特征在于，在將所述考生答卷掃描圖像中答題區域圖像轉化為灰度圖，并進行二值化處理之前，所述網評圖像檢測方法還包括：
3.根據權利要求1所述的網評圖像檢測方法，其特征在于，所述對二值化處理后的灰度圖進行進一步分析，獲得污漬檢測結果，包括：
4.根據權利要求3所述的網評圖像檢測方法，其特征在于，根據以下公式確定可疑區域：
5.根據權利要求1所述的網評圖像檢測方法，其特征在于，所述對所述考生答卷掃描圖像進行類卷積操作，獲得夾帶紙片可疑區域圖像，并對夾帶紙片可疑區域圖像進行進一步分析，獲得夾帶紙片檢測結果，包括：
6.根據權利要求5所述的網評圖像檢測方法，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：馬磊，張華英，馬秀斌，趙帥，
申請(專利權)人：山東山大鷗瑪軟件股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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