人工阅卷采用集中式流水阅卷方式,缺乏有效的监督机制,无法保证阅卷质量。阅卷工作的介质是纸质试卷,不方便进行复制和远距离运输,使得试卷的保管和运送工作变得复杂。网上阅卷的出现,克服了人工阅卷的诸多弊端,成为替代人工阅卷模式的有效方式。网上阅卷系统分为数据源子系统、评卷子系统、管理子系统三部分。针对计算机网上阅卷的需要,研究能有效处理答卷图像的方法,有十分重要的现实意义,而图像工程技术的不断发展为新的图像处理方法的诞生奠定了基础。本文首先介绍了网上阅卷系统的工作原理,阐述了网上阅卷系统相比于人工阅卷的优势,以及当前它的应用与发展现状。针对数据源子系统,分析了目前光学识别系统存在的固有缺陷,并在此基础上提出了行之有效的软件解决方法。通过高速扫描仪获取整幅答卷的数字图像,将其作为底稿存储起来。拥有原始答卷的数字图像,这是相比OMR的一大优势,方便进行处理、复制与传输。通过粗分割和细分割完成要识别区域的分割,利用提出的图像分析与识别方法获得相关的数据信息。分析了模式识别技术和OCR技术发展,对已有的字符识别方法进行了探讨,结合多种特征提取方法识别相关字符,进一步核对考生信息。评卷子系统可以在局域网内实现,并随着网络技术的不断发展从C／S二级结构向B／S三级结构转化。Web服务是近年来出现的网络应用开发技术,它使用通用资源标识符标识应用程序或组件,其资源和绑定信息可使用标准格式进行描述,并允许通过常用互连网协议直接与其他应用程序或组件进行交互,为网上阅卷的进一步发展创造了条件。本论文针对普通质量的答卷纸,阐述了进行研究的重要性与可行性,并从推广性方面展开工作。从图像信息采集、图像预处理、图像分割、图像信息分析与识别、信息存储等角度出发,提出合理的答卷图像处理流程。图像预处理涉及图像质量的增强和倾斜矫正处理,前者利用空域滤波方法增强图像质量,并使用邻域平均法减少干扰点的作用。后者对原有的Hough变换进行了适当改进,成功运用于答卷图像的倾斜矫正,为后续图像分割与分析奠定基础。图像分割模块通过两次分割获取目标图像,采用动态阈值方法完成图像的二值化,使其具备保留原始图像特征、二值化效果好的特点,有效避免了全局阈值或局部阈值存在的缺陷。在图像分析模块中提出了几种方法,基于平均灰度值特征提取法的两种改进,基于SIFT的识别分析方法等,都取得了很好的自动识别效果。OpenCV作为开放的计算机视觉库,包含许多重要的图像处理算法,为本文的实际图像处理带来了方便。本课题借助各种软硬件设计了一套自动化扫描网上阅卷系统,该系统不仅避免了OMR存在的一些缺陷,而且识别样式不再单一,使答卷的设计样式更为灵活,满足用户需求。评阅过程简洁和人性化、评阅结果准确率高、评阅信息能及时被存储与统计,方便查阅,这些都有效拓展了应用范围,为全新、低廉、有效的智能化网上阅卷系统的实现打下了基础。论文在最后简单总结了文章的主要工作以及对未来网上阅卷发展的工作计划。