图像处理技术在评分记录识别中的应用
图像处理技术在医学诊断中的应用案例
图像处理技术在医学诊断中的应用案例医学诊断是指通过对患者的症状、体征以及相关检查结果的综合分析，确定疾病的性质与程度，从而制定出合理的治疗方案。
而随着图像处理技术的不断发展和进步，它在医学诊断中的应用变得越来越重要。
本文将介绍几个图像处理技术在医学诊断中的应用案例，以展示它的潜力和优势。
计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）是医学影像领域最常用的图像技术之一。
它们能够提供高分辨率的内部解剖结构信息，并可用于诊断各种疾病。
图像处理技术在这些影像上的应用可以加快图像的获取和处理速度，并改善图像的质量。
例如，通过噪声去除算法可以减少图像中的噪声干扰，从而提高图像的清晰度；通过图像增强方法可以增强图像的对比度，突出病变区域，使医生更容易发现异常情况。
图像分割技术在医学诊断中的应用也非常广泛。
图像分割是将图像划分为不同的区域或物体的过程，它对于医生来说是非常重要的，可以帮助他们更准确地诊断疾病。
例如，在肿瘤诊断中，图像分割可以帮助医生确定肿瘤的形状、位置和大小，从而制定出更精确的治疗方案。
图像分割还可以用于计算器官的容积和表面积，提供更准确的数据供医生参考。
图像配准技术在医学诊断中也有重要的应用。
图像配准是将不同图像或不同时间点的同一患者的图像进行对齐的过程，这对于医生来说是非常有价值的。
例如，在肿瘤治疗过程中，医生通常需要对比术前和术后的图像来评估治疗效果，而图像配准技术可以帮助医生将这两组图像进行对齐，从而更直观地看到病变的变化情况。
另外一个图像处理技术在医学诊断中的应用案例是计算机辅助诊断（CAD）。
CAD系统通过对大量医学图像的分析和处理，提供独立的第二诊断意见，帮助医生更准确地进行诊断。
例如，在乳腺癌诊断中，CAD系统可以自动检测和标记潜在的肿块或异常区域，对诊断和治疗起到重要的辅助作用。
CAD系统还可以自动提取特征，进行图像分类和识别，从而帮助医生快速准确地判断疾病的类型和程度。
综上所述，图像处理技术在医学诊断中的应用案例丰富多样，可以提高诊断的准确性和效率。
图像处理技术在工业检测中的应用方法
图像处理技术在工业检测中的应用方法概述图像处理技术是指利用图像的特征进行分析、处理和识别的技术方法，广泛应用于工业领域，特别是工业检测领域。
通过图像处理技术，可以实现对工业产品的质量检测、缺陷检测、尺寸测量等，大大提高了生产效率和产品质量。
本文将探讨图像处理技术在工业检测中的应用方法。
1. 图像采集图像采集是图像处理的第一步，也是非常关键的一步。
在工业检测中，常用的图像采集设备有CCD相机、高速相机等。
相机的选择要考虑到被测物体的特点和需要采集的图像信息，比如分辨率、帧率等。
2. 图像预处理图像预处理是为了消除图像中的噪声，提高图像质量，为后续的处理步骤提供良好的输入。
常见的图像预处理方法包括灰度化、平滑滤波、边缘检测等。
通过选择合适的预处理方法，可以有效地提高图像的清晰度和对比度，减少背景干扰。
3. 特征提取和选择特征提取是图像处理的核心任务之一，它通过将图像数据转化为可识别的特征向量，从而实现对图像中感兴趣的目标进行识别和分类。
在工业检测中，特征提取要根据不同的检测目标来选择合适的特征，比如形状特征、纹理特征、颜色特征等。
同时，也要根据实际应用的需求来选择合适的特征选择方法，以提高检测的准确性和效率。
4. 缺陷检测和识别图像处理技术在工业检测中最常见的应用之一是缺陷检测和识别。
通过比较被测物体的图像与标准图像，可以通过图像处理技术检测和识别出物体上的缺陷，比如裂纹、变形、缺漆等。
常用的方法包括基于模板匹配的缺陷检测、基于边缘检测的缺陷检测、基于纹理特征的缺陷检测等。
通过合理选择和组合这些方法，可以实现对不同类型缺陷的有效检测和识别。
5. 尺寸测量在工业生产中，尺寸测量是非常重要的一项任务。
图像处理技术可以实现对被测物体的尺寸进行精确测量，提供直观、快速的尺寸数据。
常见的尺寸测量方法包括基于边缘检测的尺寸测量、基于模式匹配的尺寸测量、基于光学投影的尺寸测量等。
通过选择合适的方法和技术手段，可以有效地提高尺寸测量的准确性和稳定性。
数字图像处理技术在医疗图像识别中的应用
数字图像处理技术在医疗图像识别中的应用在医疗领域，图像识别技术的发展已经成为了一种不可或缺的技术手段。
数字图像处理技术的应用，可以帮助有效地诊断疾病，降低医疗事故率，提高医疗水平。
因此，数字图像处理技术在医疗图像识别中的应用，已经成为了当前医疗信息化领域的研究热点之一。
数字图像处理技术是一种数字信号处理技术，它将图像信号数字化后，通过算法处理，得出对图像的分析和处理结果。
在医疗图像识别中，数字图像处理技术可以帮助医生准确地分析病情，高效地诊断和治疗疾病。
以下是数字图像处理技术在医疗图像识别中的应用。
一、数字图像处理技术在肝癌检测中的应用数字图像处理技术在肝癌检测中的应用非常广泛。
肝脏是人体重要的代谢器官，而肝癌是一种生命危险很高的疾病。
传统的肝癌检测技术使用超声波或者CT扫描等影像技术，但是这些方法仅仅只是对肿瘤的形态进行简单的描述，无法有效地分析病灶的特征，难以准确地判断肝癌的类型和位置。
数字图像处理技术可以从影像中提取不同的图像特征，包括颜色、形状、纹理等等，通过计算不同的特征值，提高了对影像的描述能力。
医生可以通过数字图像处理技术，将肿瘤的特征进行分析，快速地进行检测。
二、数字图像处理技术在乳腺癌检测中的应用数字图像处理技术在乳腺癌检测中的应用也非常广泛。
乳腺癌是女性最常见的癌症之一，对于早期的发现和治疗是非常重要的。
传统的乳腺癌检测方法，主要是通过人工检查和X光影像技术来发现。
但是这些方法存在误诊率高、不可重复性等问题，无法满足临床诊断需求。
数字图像处理技术可以应用到乳腺癌的各个阶段，特别是早期识别和分类。
数字图像处理技术可以对乳腺影像进行预处理，如背景去除、分块等操作，然后提取乳腺影像的特征，包括颜色、纹理、形状等，通过计算特征值，构建分类器模型，以对乳腺癌进行区分、诊断。
三、数字图像处理技术在眼科诊断中的应用眼科诊断是一种高度技术密集型的医疗领域，数字图像处理技术在眼科诊断中也有广泛的应用。
图像处理技术在工业质检中的应用教程
图像处理技术在工业质检中的应用教程工业质检是工业生产过程中的重要环节，其目的是为了保证产品的质量，降低不良品率，并提高生产效率。
随着科技的不断发展，图像处理技术在工业质检中的应用得到了广泛关注。
本文将介绍图像处理技术在工业质检中的应用，并提供相应的教程，以帮助读者更好地了解和应用这一技术。
一、图像处理技术在工业质检中的意义图像处理技术在工业质检中具有重要意义。
首先，通过图像处理技术，可以对产品的表面缺陷、尺寸偏差等进行精确检测，从而提高质检的准确性。
其次，图像处理技术可以实现对产品的自动检测与分类，大大提高了质检的效率和速度。
最后，图像处理技术可以有效地降低人工成本，减少人工质检的不稳定因素，提高质检的稳定性和一致性。
二、图像处理技术在工业质检中的应用案例1. 表面缺陷检测图像处理技术可以用于检测产品表面的缺陷，如划痕、凹陷等。
具体操作步骤如下：步骤1：获取产品的图像数据。
步骤2：对图像进行预处理，包括灰度化、滤波等操作，以增强图像的质量。
步骤3：运用图像分割算法，将产品与背景进行分离。
步骤4：应用特征提取技术，提取产品表面的缺陷特征。
步骤5：运用分类器算法，对图像中的缺陷进行检测与分类。
2. 尺寸偏差检测图像处理技术可以用于检测产品的尺寸偏差，如长度、宽度等。
具体操作步骤如下：步骤1：获取产品的图像数据。
步骤2：对图像进行预处理，包括灰度化、滤波等操作，以增强图像的质量。
步骤3：运用图像分割算法，将产品与背景进行分离。
步骤4：应用特征提取技术，提取产品尺寸特征。
步骤5：运用测量算法，对产品尺寸进行检测与测量。
3. 缺陷分类与定位图像处理技术可以用于对产品缺陷进行分类与定位，具体操作步骤如下：步骤1：获取产品的图像数据。
步骤2：对图像进行预处理，包括灰度化、滤波等操作，以增强图像的质量。
步骤3：运用图像分割算法，将产品与背景进行分离。
步骤4：应用特征提取技术，提取产品缺陷的特征。
步骤5：运用分类器算法，对图像中的缺陷进行分类与定位。
数字图像处理
2、应用于辨认摄影 利用人像组合系统, 一方面可以根据目击者和受害 人的描述, 对犯罪嫌疑人的像貌进行模拟组合, 为通 缉、通报、识别、辨认提供有利的条件,另一方面可 以将高度腐败的尸体,甚至颅骨进行像貌复原, 便于 确定尸源。 3、应用于刑事技术情报资料数据库的建立 利用管理软件可建立各种刑事图像资料的数据库, 同时通过互联网或公安网对异地的数据库进行查询, 从而为侦破案件提供了极大的方便条件和线索。另 外, 数据库的建立为刑事技术工作储存了宝贵资料, 而且为刑事技术软件的开发奠定了基础。 可见, 数字图像技术在刑事技术工作中,不仅可以完 成传统刑事摄影的所有工作, 还极大地丰富了刑事 技术手段。随着数字技术的不断进步, 处理手段的 不断增加, 数字图像技术必然成为刑事技术领域中 不可缺少的技术手段。
采集指纹图像的质量将影响到下一步指纹细节特征 的提取。然而通过指纹传感器直接得到的指纹图像 往往质量不高，主要是由于采集过程中一些人为的 不一致接触和不均匀接触以及设备本身的噪声干扰 等因素造成。这就需要在细节特征提取之前对采集 到的指纹图像进行处理。其目的是使指纹图像清晰， 轮廓更加明显。 指纹图像处理分为3步：平滑、二值化和细化。 平滑处理主要是去除干扰噪声，而又不使图像失真。 二值化就是把8灰度的指纹图像变成0和255的二值 图像。该处理使图像画面为黑白二值的图像，不呈 现灰度的变化。二值化处理前后的图像如图5所示。 细化是把纹线粗细不均匀的指纹图像转化成线宽 仅为1个象素的条纹中心线图像。 图像通过以上3步处理就可以得到清晰的指纹点线 图，便于下一步的指纹细节匹配。
军事应用 目标跟踪
军事应用 隐形飞机、定位轰炸
五、数字图像处理技术在安保系统中的应用
由于智能房间的门禁系统、军事安全基地的视觉 监控系统、高级人机交互等应用需求，基于运动视 觉的生物特征识别技术研究日益显得迫切和重要。 例如，在人机交互中不仅需要机器能知道人是否存 在、人的位置和行为，而且还需要利用特征识别技 术来识别与其交流的人是谁。 人运动分析与生物特征识别相结合的视觉监控目 前已经成为一个流行的研究方向，特别是非接触式 远距离的身份识别研究——基于运动视觉的第二代 生物特征识别技术，近来倍受关注。
图像处理技术在医学中的应用
图像处理技术在医学中的应用一、引言图像处理技术在医学中的应用是目前医学领域研究的热点之一。
随着计算机技术的不断发展和数字图像处理技术的逐步成熟，越来越多的医学研究者开始借助图像处理技术进行医学研究。
本文将主要介绍图像处理技术在医学应用中的优势及其具体应用。
二、图像处理技术在医学中的优势1、提高精度在医学领域中，图像处理技术能够通过对图像进行处理，去掉噪声、增强对比度、提高清晰度等操作，从而使得医生在诊断时更加准确，进而提高了医疗的精度，为病人的治疗提供科学依据。
2、提高效率与传统诊断方法相比，图像处理技术可以快速生成高质量的医学图像，减少了临床工作者的劳动强度，缩短了病人等待的时间，提高了医疗效率，为更多的病人提供了及时、有效的医疗服务。
3、降低成本图像处理技术既可以提高医疗精度，又可以提高医疗效率，因此可以降低医疗成本，让更多的人能够接受高质量的医疗服务。
三、图像处理技术在医学中的具体应用1、医学图像分析医学图像分析将一系列计算机视觉技术应用于医学图像处理、分类、诊断、分析和决策等方面，实现了对不同疾病的图像数据进行分析和处理。
医学图像分析主要应用于疾病预测、疾病诊断、治疗方案的制定和疾病的监测等方面。
例如，通过医学图像分析可以对肿瘤进行快速检测和诊断，及时制定治疗方案。
另外，医学图像分析还可以用于心脏和脑部等重要器官的检测和诊断。
2、医学图像重构医学图像重构是一种利用图像处理技术生成新的高清晰度医学图像的技术。
它能够对医学图像进行重构并生成更为清晰和详细的图像，有助于医生更准确地进行诊断和制定治疗方案，具有非常重要的临床意义。
医学图像重构主要应用于CT检测和MRI图像生成等方面，可以从头到脚对身体各部位进行扫描和重构，让医生能够更准确地定位病灶和病变部位，找到患者的疾病原因，确保治疗效果。
3、高清晰医学图像显示高清晰医学图像显示是一种将数字图像转换为高精度医学图像并将其显示在医生的电脑屏幕上的技术。
中学理化生实验操作ai考试评分
中学理化生实验操作考试评分系统是一种利用人工智能技术进行实验操作评分的系统，该系统通过对学生的实验操作过程进行智能识别和评分，可以有效提高实验教学质量和考试公正性。
以下是一个500-800字的回答，探讨了中学理化生实验操作考试评分系统的设计和应用。
一、系统设计1. 硬件设备：该评分系统需要配备高清摄像头、计算机、存储设备等硬件设备，用于捕捉和记录学生的实验操作过程。
2. 软件平台：该评分系统需要开发一套智能识别软件平台，用于对捕捉到的实验操作视频进行智能识别和评分。
该平台需要具备图像处理、人工智能等技术，能够自动识别学生的实验操作过程并进行评分。
3. 数据库：为了方便管理和统计评分结果，需要建立一套数据库系统，用于存储学生的实验操作视频、评分结果等信息。
二、评分标准为了确保评分系统的公正性和准确性，需要制定一套评分标准，对实验操作过程中的各个细节进行评分。
以下是一个简单的评分标准示例：1. 实验准备（10分）：包括实验器材的准备情况、实验台面的整洁度等。
2. 实验操作（50分）：包括实验操作的规范性、实验数据的记录情况、实验结果的准确性等。
3. 实验报告（30分）：包括实验报告的书写情况、实验结论的总结情况等。
4. 其他（10分）：包括实验过程中的安全意识、合作精神等。
三、评分流程1. 学生操作：学生按照实验要求进行实验操作，并记录实验数据和结果。
2. 视频录制：使用高清摄像头录制学生的实验操作过程，并存储在数据库中。
3. 智能识别：通过智能识别软件平台对视频进行识别和评分，并将结果存储在数据库中。
4. 人工复核：对于一些难以自动识别的细节或特殊情况，需要人工进行复核和修正。
5. 统计结果：将所有学生的评分结果进行统计和分析，形成最终的评分报告。
四、应用效果通过应用该评分系统，可以有效提高实验教学质量和考试公正性。
具体表现如下：1. 提高教学质量：该评分系统可以客观地评价学生的实验操作水平，有助于教师及时发现和纠正学生在实验操作中存在的问题，从而提高教学质量。
数字图像处理技术在人脸识别中的应用
数字图像处理技术在人脸识别中的应用近年来，随着数字图像处理技术的发展，人脸识别技术已经成为了一种重要的生物特征识别技术。
其不仅在政治、军事、公安、金融等领域得到了广泛应用，而且在智能手机、电脑等消费电子市场也有了广泛应用。
数字图像处理技术在人脸识别中的应用极为重要，本文将对数字图像处理技术在人脸识别中的应用进行探讨。
一、人脸检测技术人脸识别的第一个步骤就是人脸检测，其目的是从一幅图像或一段视频中自动捕捉人脸区域。
目前常用的人脸检测算法有基于肤色模型和基于特征点检测的方法，但由于人脸在肤色、形态、表情等方面具有较大的变化，因此，基于肤色模型的算法有一定的局限性，而基于特征点检测的算法又需要较高的计算量，无法实时检测大量的人脸。
针对以上问题，数字图像处理专家提出了基于深度学习算法的人脸检测技术。
该技术基于大量的人脸样本数据，避免了传统算法的局限性和高计算量。
其中，卷积神经网络是目前最常用的深度学习算法。
通过将图像输入卷积神经网络，进行多层卷积、池化、全连接等操作，最终可以得到一个人脸检测器，实现了高精度、快速的人脸检测，大幅提高了人脸识别的效率。
二、特征提取技术在人脸检测的基础上，人脸识别的第二个步骤就是特征提取。
特征提取是指从检测到的人脸中提取出能够区分不同人脸的特征，常见的特征包括颜色、纹理、形态等。
数字图像处理技术在特征提取中的应用极为广泛，其中，主成分分析和局部二值模式和深度信息等特征提取是目前较为常用的方法。
主成分分析是一种经典的线性降维算法，其主要思想是将高维度数据压缩到低维度数据，从而减少计算量，同时保留原始数据的主要信息。
在人脸识别中，主成分分析可将人脸图像分解成若干互相独立的特征向量，然后通过比较这些特征向量，确定两幅图像之间的相似度。
局部二值模式是一种基于灰度值的特征提取算法，其主要思想是通过对图像的局部区域进行二值化操作，获取到一系列特征点，然后计算这些特征点的频率分布。
在人脸识别中，局部二值模式算法可以提取出每个人脸区域内的质心、色调等特征，进而提高识别率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
值 Ｔ， 是 否填 涂 这 两 种模 式 分离 开 。注 意 到 评 分 将 域 的背景 为 白色 ， 过 实 验观 察 得 灰 度值 范 通
数 ， 个数 大于给 定 的 阈值 则 认 为 该分 数 档 次被 填 若
涂 。但 在 试用过 程 中发 现 ， 种涂 方 存 在 ＝ 个 这 问题 ： ）评 委涂 卡花 费的时 间多 ； ） １ ２ 口涂 错时 修
超过 一 ・ 定的范 ， 定他 的 域 并非实际 要识 别的 【 ×
ｆ 网 ２可 知 ， 果 片倾 斜 角 为 ０ 时 ， ｆ １ 如 。 闽伉 的
没定必 须小 于 巾 央所 限定 涂 黑 域 的像 素 点 数 行
域 ， 圳 绢 粜 将 观 错 识 误 ， ｊ 证识删结果的 为 保 准确 ， 一 任 选项 域的
分
ｆ １ ，５ 另外 ， 者 铅 笔 使 用 不 同 的 ０ ２ ５］ ２ 笔
力度 ｝斜线 ｝观 察 斜线 经 过 处 像 素 的灰度 值 ， ｛ Ｊ ｌ ｆ 文
验 结 果灰度值 郜低 ２ ０ ＿ ０ 。故 以 实验 的基 础上 ｌ 二
改 费时 ； ）合理 的闽值 设置 比较 难 ． ３ ．
综合上 所述 ， 于分档 的评分 记录 识别过 程为 ： 基
１ ）采 用 ３ ０ ｄ ｉ ０ ｐ 的空 问分辨率 扫描评 分 表 ； ２ ）对 扫描所 得灰度 图像 进行 二值化 处理 ； ３ ）定 位 图片 的四个 外边 框点 ， 根据 边框 点计 算 倾斜 角并作 出相应 处理 ；
统 汁 域 内黑 点 个数 ， 点个 数 最 多 的 对应 ｌ 圳结 黑 ｝ Ｉ
粜。采 用这样的 识别处理方 法对涂 小要求 比较 宽松 ， 填涂时 须 记 号穿越 域 的ｆ心 即 町， ｆ １ 即使 记 号闷仳
化处理后 黑点 个 数很小 也 能被识 别 ｍ来 ， 敏度
（ 一ＣＳ ） Ａ 偏移 １ Ｏ０ ．
的原 因 ， 讨论 了应 用 图像 处 理 技 术 来 识 别 评 分 记 录 时 的难 点 ， 出 了基 于 分 档 的 识 别 方 法 。 试 验 结 果 表 明 ， 出 的 方 法 能保 提 提 证识 别 过 程 的准 确 性 与 灵 敏度 ， 符 合 比赛 评 分 的 实 时 性 要 求 。 且 关键词 分 档 阈值 化 倾 斜角 图像 识 别
巾图法分类 号 Ｔ ３ １７ ； Ｐ ９ ．１
文献 标志码
Ａ
图像识 别是 图像 处 理 的一 个 重要 部分 … ， 广 有 泛 的应 用 ， 如条 码 识 别 、 物 特 征 识 别 （ 脸 识 别 、 生 人
指纹识 别 ） 手 写 字 识 别 等 。 图像 识 别 技 术 的应 用 、
是 确定 扫描 进 计 算 机 的 图 片 的 空 问 分 辨 率 。 常 扫描 仪提 供 的 空问 分辨 率选 项 有 ：０ ｐ ，０ ｐ ， ６ ０ ｄ ｉ３ ０ ｄ ｉ ２ ０ｄ ｉ１０ｄ ｉ也 可 自定 义 分 辨 率 。对 于 所 设 计 ０ ｐ ，０ ｐ ， 的 表格 ， 择 空问分 辨 率 为 ３ ０ｄ ｉ ， 一个 评 分 选 ０ ｐ 时 每 档 次 的区域 大 小 为 ６ ６像 素 。 由于识 别 的 最终 ６ｘ６
被涂黑 Ⅱ图片倾 角 越接近 ０ 越好 ， 别灵敏 度低 识 在 改进 ｒ的版本 一巾， 采川 的涂 为右 ｆ 到 为
角 ∈ 詈 ’分 为０ ］’ ｝ ｌ
域 ｉ为 ｈ 宽为 ， 一 Ｉ 日 ￣ ｉ － ， 每
左下 对角划线 或 左 到右 卜对角划 线 ， １ ３所 ， ｛ｆ ｕ割
的涂 方式 为在分数档次 Ｊ面 “Ｘ” ：
０ ＝ ． ８ ； 片 的倾 俩 趔 过 ０ ， ０ 邻 分 数 ０ ３ ”， ｝ ｌ Ｉ ： 毗相
次 的怀 会 午 影 响 ， ｆ 导敛 刖结 果 错 ．解 “ ¨能 ．
ｌ 版 本 ３
决这 一 川题 有两 种 办 法 ： ）借助 Ｏ Ｒ软 件 进 行倾 １ Ｃ
要确定 识别 区域 是 否 被填 涂 过 ， 单 的办 法是 对 图 简
李钦 舢 ． ： 像 处 技 术 评 分 录 识 别 中 的 应川 等 同
片先进 行 门限 处 理 。也 就 是 选 择
・ 合适 的 门 限 个
巾央部分 涂黑 ， 如图 ２所示 ， 是 『 为 、 时识 别 记录 这 大 ＿ １ Ｉ ｛ 的方式 是 截 去 选项 外 边榧 …・ 宽 度 后 统 计 黑 点 个 定
２ 图像识别处理存在的问题与解决方法
根据 选择 的评 分 方 式 可设 计 专用 的 表格 ， 其结
构 可参看 文献 ［ ］ ３。
２ １ 灰度 图像 的 空间分 辨率 ．
在识 别处 理 的过 程 中 ， 先 面 临 的第 一个 问题 首
１ 采用分档次评分方式的原 因
评 分方式 如果 采用 百 分 制 的形 式 ， 需 要 开 发 则
：１ △ ＝ｗ ｉＯ 最 下 角选 ｓ ， ｎ
项 Ｉ 城的 水 偏 移 毓 为 ： ａ：△ ＋ × ： Ａ ． 为 一
叶
． 直 偏 移 雄
最终 识别结果 是通 过 比较 四个 域 的黑点 个数 求确
定 的 ， ¨依赖 于 系统 的 参数 设置 ， 不Ｊ ＝ ｆ 鲁捧件 好 系
础｝ 将分数档 次卜 原来的 四个增加 到 个 ， 每个 ｈ
科
学
技
术
与
工
程
１ Ｏ卷
分指标 加多 了一个档次 。这样 评分离 散度加大 、 选择 性更大 ， 容易把 不同质量作 品的 比分 拉开 。
对较 正过 的 图 ４进行 旋转 ， 角度 分别 为 ： 时针 顺
方 向 ０ ３ 。逆 时 针 方 向 ０ ３ 。 两 种 情 况 下 的识 别 ．８ ， ．８ ，
２ｌ ０ ０年 ３ ｊ１ １门收 到
图片 的灰度 级 范 围为 ：０２ ５ ， ［ ，５ ］ 对评 分 结果 的
识 别 只要能 辨认 出哪一 个 评 分 档 次 被涂 过 即可 ， 而
第一作者简介 ： 李钦弟（ ９４ ）， 东汕 头人 ， １ ８一 广 硕士研究生 ， 究方 研
向： 像处理 ． ．
斜较 ２ 接根 据定 化得到 的 四个外边 恒 点 计算 Ｊ ） 倾 斜 角后对 片进 旋转 ２ ４ 涂 卡方式 选择 与识别 灵敏 度分析 。 ５ 系统 的 第 一 本 ｒ 涂 ｊ Ｉ Ｊ 版 Ｉ ｌ 式 采川 选 项
２ ５ 评 分 档 次 设 置 ．
版本 ：的实施过程 『 ， １ 发现评分 时作 的Ｉ ／ 集 １ ， Ｈ． ，’ ｉ在 Ｂ与 （ 面 ， ： ｔ １ 以敛 作 品最终 的分 数都 比较 接近 ， 小能托 档次 ， 这是 档次选 择的心理 题 故征 味垠
应用 图像识 别 技 术来 识 别评 分 记 录并 用 计 算 机 进
由于评 分 的最 终 目的是划 分 等 级 ， 以可 采 用 所 分 档次 的评 分方式 ， 每一 个 技 术 指标 设 计 多 个 分 即 数 档次 ， 分 时 在 相 应 的档 次 上 留 下 记 号 。这 样 ， 打 识 别分 数记 录就 简 化 为识 别 档 次 和 其 上 的记 号 的 问题 ， 得简 单而 实用 。 变
行分数 统计 。对此 ， 文 针 对 这样 的用 途 的 图像 识 本 别系统 解释 了采用 分 档 次 的评 分 方式 的原 因 ， 论 讨 了应用 图像处 理技 术 来识 别评 分 记 录 时 的难 点 ， 提
出了基 于分档 的识 别 方法 ， 最后 通 过 实 验来 验 证 方 法的可行 性 与有效性 。
最 大偏 移不能超过 一 半 设 捕 得 ｆ 』 的倾 糸 １ 冬 ｒ Ｉ ｝
［大于 符号 １ 所 ＾的像 素点 数 ， 是这 两 个数 值 是很： 图片倾 角 为 ０ 犬且 ”的可能性 太 小 ， 敝其 准确率 对 闽值 的依 赖性 强 ， 填涂 时 须 确保 ｌ 域 祭块 × ：
这样涂 ¨ 大大地节 约 时间且 出错 时修 改 力 便 ｝ｒ ÷ ‘
ｒ 解决 点个数 阈值 选取 Ｉ难 的 问题 ， 此 舨本 １ ］ 木 １’
个分数 ｛ 次的边 Ｋ为 Ｉ ： 、 ｌ ｉ Ｉ ，
蜘｛ｌ 昕永 ： 【 臭Ｉ
将 限定 涂
域 的符 号去 掉 ， 识别 处胂 过 为： 分
取 Ｔ＝２ ０ 即灰 度 值 大 于等 于 ２ ０的 为夺 向ｌ ， ０， ０ 域
阈值化结 果 为 １ 即 点 ， 之 则为涂卡 留 的信息 ， 反
阈值 化结果 为 ０ 即黑点 、 ， ２ ３ 图片倾斜 度分 析 ．
２ 版小 一
扫描所得的灰 度 倾 斜角 一般不为零 ， 若倾 斜角
目标 是保证 准 确率 ， 而采 用 １０ｄ ｉ ２ ０ｄ ｉ ０ ｐ 或 ０ ｐ 时评 分档 次 区域 偏小 ， 以采用 分辨 率 ３ ０ｄ ｉ 所 ０ ｐ。 ２ ２ 图像 的二值 化 处理 ．
的是一 个 手写 阿拉 伯 数 字 的 识 别 系 统 。据 笔 者 对 国内外手 写 阿拉伯 数 字识 别 算 法 的调 查 了解 ， 由于 每个 人 的字体结 构 存在 着 极 大 的差 异 ， 目前 的识 别 准确 率最 高为 ９ ％ 左右 。另 外 ， ０ 开发 识别 手 写 数
第 ｌ ０卷
第 ｌ ４期
２１ ００年 ５月
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ． ０ Ｎｏ １ Ｍａ ０ ０ １１ ．４ ｙ２ １
１７ —８５ ２ １ ）４ ３ ２ —３ ６ １１ １ （００ １—５ ００
Ｓ ｉｎ ｅＴ ｃ ｎ ｏ ｙａ ｄ Ｅ ￣ｎ ｅ ｎ ｃｅ ｃ ｅｈ ｄ ｇ ｎ ｎ ｅ ｆ ｇ ｉ
＠
２ １ Ｓ ｉＴｃ ． ｎ ｎ ０ ０ ｃ ｅｈ Ｅ ｇ￣ ．
图像 处 理 技术 在 评 分 记 录 识 别 中 的应 用