现在越来越多的学校开始使用网上阅卷的方式进行阅卷,传统的答题卡识别技术操作复杂,答题卡格式固定,已经难以满足当今考试的需求。基于图像处理的答题卡识别系统,不但降低了成本,而且在使用上更简单灵活。随着电子技术的高速发展以及数码产品的更新换代,答题卡图像的拍摄质量得到了进一步的提升。将一些数码设备所拍摄的答题卡图像应用到答题卡图像识别系统中成为当前需要,进而对答题卡识别方法提出了更高的要求。图像处理是答题卡识别过程中使用的关键技术,主要应用在考试后对学生信息、客观题、主观题等信息的识别与图像的分割工作当中。图像处理技术已应用于图像识别的多个领域,在技术上已经十分成熟,本文主要是在图像处理的理论与技术的基础上研究答题卡的智能识别。目前答题卡的形式多样品类繁多,为了研究答题卡识别的方法,本文对近年来答题卡技术与相关的理论和算法做了较为全面的了解和分析,系统地阐述了答题卡识别和应用的特点与难点。首先,本文对图像识别过程、答题卡的应用类型、答题卡结构、答题卡智能识别需要解决的问题、答题卡识别流程、图像处理中的图像灰度化、去噪、二值化与图像图形学运算等进行研究。其次,对答题卡图像的分割与矫正进行了研究,其中使用投影的方法对考号与客观题选项进行了分割,使用Hough直线检测、傅里叶变换、边缘检测、图像几何变换等方法对倾斜或形变的答题卡图像进行了矫正。第三,对答题卡信息识别的方法进行了研究,包括了涂卡式的考号信息与客观题信息的识别和手写考号的识别,使用的方法包括区域像素统计、模板匹配和卷积神经网络等。第四,研究了答题卡图像识别系统的应用设计与功能实现,包括答题卡识别系统的需求分析、系统的架构、系统使用的开发环境、系统的体系结构、软件开发使用的模式、答题卡与其他实体间的关系和图像处理部分主要功能的实现等。本文所研究的内容与开发的模块达到了实用性与稳定性的要求,增强了对各种考试的适应能力,使答题卡识别系统在使用上更加方便与灵活性。