Chƣơng trình đƣợc xây dựng trên nền C# (Visual Studio 2008), để minh họa các phép toán xử lý nhiễu và hiệu chỉnh ảnh nhị phận áp dụng cho phiếu trả lới trắc nghiệm. Sau khi xử lý nhiễu và hiệu chỉnh bài thi trắc nghiệm hệ thống sẽ tiến hành chấm điểm bài thi và đƣa ra kết quả bài thi một cách nhanh chóng, thuận tiện cho ngƣời sử dụng.
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/
Hình 3.5. Giao diện chính của chương trình
Hƣớng dẫn sử dụng
- Trong mục tệp tin
Hình 3.6. Menu hiển thị phần tệp
+ Mở tệp bài thi: Dùng để mở file ảnh bài thi đã đƣợc quét thông qua máy Scan, máy chụp, máy quét,… Các file ảnh này có thể là file Jpeg hoặc file bitmap.
+ Mở tệp đáp án: Dùng để mở file đáp án của bài thi đƣợc lƣu dƣời dạng file text.
+ Ghi: Dùng để ghi lại file ảnh bài thi sau khi đã xử lý nhiễu, hiệu chỉnh ảnh để nâng cao chất lƣợng ảnh.
+ Tạo tệp: Dùng đề cắt các phần số báo danh, mã đề bài thi sau khi đã đƣợc xử lý, nâng cao chất lƣợng ảnh sẽ đƣợc lƣu ra các file khắc nhau.
+ Thoát: Dùng để thoát khỏi chƣơng trình. - Trong mục Xử lý nhiễu và hiệu chỉnh ảnh
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/
Hình 3.7. Menu hiển thị xử lý nhiễu và hiệu chỉnh ảnh
+ Tách kênh màu đỏ: Dùng để loại bỏ toàn bộ màu đỏ trong file ảnh của bài thi và chuyển ảnh thành ảnh xám.
Hình 3.8. Mổ phỏng quá trình tách kênh màu đỏ
+ Phân ngƣỡng và lọc nhiễu: Phần này chính là quá trình phân ngƣỡng chuyển ảnh nhị phân và xử lý nhiễu, hiệu chỉnh ảnh nhị phân về chất lƣợng tốt nhất có thể. Phần này giúp thuận tiện cho qua trình xử lý để chấm bài thi tốt và chính xác hơn.
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/
Hình 3.9. Mô phỏng quá trình phân ngưỡng và lọc nhiễu
+ Phân xoay ảnh: Phần này chính là quá trình xoay ảnh về chế độ chuẩn.
Hình 3.10. Mô phỏng quá trình xoay ảnh
+ Phần phân vùng ô cần tô: Dùng để xác định vùng số báo danh, vùng mã đề và phân vùng tô bài làm.
Hình 3.11. Mô phỏng phân vùng ô cần tô
- Trong mục xử lý bài thi
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/
+ Phần đọc các câu trả lời bài thi: Dùng để tách các câu trả lới bài thi từ file ảnh trả lời trắc nghiệm đọc thành các ký tự A, B, C, D trong phàn trả lời trắc nghiệm.
Hình 3.13. Mô phỏng đọc các câu trả lời bài thi
+ Phần chấm thi: Dùng đối sánh giữa đáp án và phần đọc các câu trả lời bài thi và cho điểm theo thang điểm 10.
Hình 3.14. Mô phỏng kết quả chấm thi
3.4. Kết luận chƣơng 3
- Chƣơng này nêu rõ các ứng dụng của phép toán, thuật toán xử lý nhiễu cũng nhƣ hiệu chỉnh ảnh ứng dụng cho phiếu thi trắc nghiệm.
- Xây dựng đƣợc chƣơng trình thực nghiệm áp dụng các thuật toán xử lý nhiễu, hiệu chỉnh, ảnh ứng dụng phiếu thi trắc nghiệm. Từ đó nhận dạng và chấm đƣợc kết quả bài thi. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/
KẾT LUẬN
Trong thời gian nghiên cứu kỹ thuật xử lý nhiễu, hiệu chỉnh ảnh nhị phân và ứng dụng cho phiếu thi trắc nghiệm đã đƣa đƣợc quy trình làm việc của hệ thống chấm phiếu thi trắc nghiệm và các giai đoạn xử lý phiếu trả lời câu hỏi trắc nghiệm. Phát triển đƣợc một ứng dụng về xử lý nhiễu, hiệu chỉnh ảnh nhị phân và chấm thi trắc nghiệm dựa trên máy quét thông qua các giai đoạn thu nhận ảnh đầu vào, phân ngƣỡng và lọc nhiễu, tách các vùng số báo danh- mã đề- vùng trả lời dựa vào việc chấm thi, các điểm đánh dấu, nhận dạng ô cần tô để đƣa ra đƣợc số báo danh, mã đề và danh sách câu tả lời của thí sinh. Đây cũng là mô hình hiện đang đƣợc áp dụng trên thực tế góp phần giảm chi phí trong quá trình chấm thi cũng nhƣ tuyển sinh.
- Các kết quả đạt được:
+ Tìm hiểu đƣợc các khái niệm và một số thuật toán xử lý nhiễu và hiệu chỉnh ảnh nhị phân, từ đó ứng dụng vào thực tiễn.
+ Tìm hiểu đƣợc quy trình làm việc của hệ thống chấm thi phiếu thi trắc nghiệm và các giai đoạn xử lý phiếu trả lời câu hỏi trắc nghiệm.
+ Phát triển đƣợc ứng dụng cho quá trình chấm thi trắc nghiệm các môn học tại cơ sở công tác của học viên là trƣờng Cao đẳng Công nghiệp và Xây dựng.
- Ngoài những kết quả đã đạt được, vẫn còn nhiều vấn đề cần giải quyết trong tương lai:
+ Việc xử lý ảnh đầu vào chƣa đƣợc nhƣ ý, chất lƣợng ảnh yêu cầu còn cao, những ảnh đầu vào bị nhăn hoặc mất góc chƣa xử lý để chấm và cho kết quả chƣa chính xác.
+ Tốc độ xử lý nhiễu và hiệu chỉnh ảnh chƣa cao nên tốc độ chấm thi không cao. Nên với số lƣợng bài thi lớn hệ thống sẽ không đảm bảo đƣợc yêu cầu.
+ Các thuật toán liên quan xử lý nhiễu và hiệu chỉnh ảnh nhị phân là rất rộng, nên việc tìm đƣợc thuật toán tốt nhất áp dụng cho đề tài là rất khó khăn.
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://lrc.tnu.edu.vn/
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
[1] Đỗ Năng Toàn, Ngô Quốc Tạo (1998), Kết hợp các phép toán hình thái học và làm mảnh để nâng cao chất lượng ảnh đường nét, Tạp chí Tin học và Điều khiển học, Tập 14, số 3, trang 23÷29.
[2] , (2003), , . [3] (2001), , . [4] (2003), x , Hà Nội. Tiếng Anh
[5] Seethalakshmi R– Sreeranjani T. R- Balachandar T. (2005), Optical Character Recognition for printed Tamil text using Unicode, Journal of Zhejiang University Science.
[6] Behnke S., Pfister M., and Rojas R. (2001), Recognition of Handwritten ZIP Code in a Real-World Non-Standard-Letter Sorting System, Kluwer Academic Publishers.
[7] F.Guidchard, J-M. Morel (1998), Image Interactive Smoothing and P.D.E'S, Trimestre IHP.
[8] Charles Petzold (2010), Programming Windows With C#, Microsoft Press, Redmond.
[9] Bryan S. Morse (2000), Lecture 15: Segmentation (Edge Based, Hough Transform), Brigham Young University.