Tải bản đầy đủ
3 Giới thiệu chương trình

3 Giới thiệu chương trình

Tải bản đầy đủ

53

Hình 3.5. Giao diện chính của chương trình
Hướng 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 được quét thông qua
máy Scan, máy chụp, máy quét,… Các file ảnh này có thể là file Jpeg hoặc
file bitmap.

54

+ Mở tệp đáp án: Dùng để mở file đáp án của bài thi được lưu dười
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 lượng ảnh.
+ Tạo tệp: Dùng đề cắt các phần số báo danh, mã đề bài thi sau khi đã
được xử lý, nâng cao chất lượng ảnh sẽ được lưu ra các file khắc nhau.
+ Thoát: Dùng để thoát khỏi chương trình.
- Trong mục Xử lý nhiễu và hiệu chỉnh ảnh

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.

55

Hình 3.8. Mổ phỏng quá trình tách kênh màu đỏ
+ Phân ngưỡng và lọc nhiễu: Phần này chính là quá trình phân ngưỡng
chuyển ảnh nhị phân và xử lý nhiễu, hiệu chỉnh ảnh nhị phân về chất lượng
tốt nhất có thể. Phần này giúp thuận tiện cho qua trình xử lý để chấm bài thi
tốt và chính xác hơn.

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

56

+ 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
Hình 3.12. Menu hiển thị xử lý bài thi
+ 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

57

+ 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 chương 3
- Chương này nêu rõ các ứng dụng của phép toán, thuật toán xử lý nhiễu
cũng như hiệu chỉnh ảnh ứng dụng cho phiếu thi trắc nghiệm.
- Xây dựng được chương 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 được kết quả bài thi.

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 đưa được 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 được 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 ngưỡng 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 đưa ra được số báo danh, mã đề và danh sách câu tả lời của
thí sinh. Đây cũng là mô hình hiện đang được áp dụng trên thực tế góp phần
giảm chi phí trong quá trình chấm thi cũng như tuyển sinh.

58

- Các kết quả đạt được:
+ Tìm hiểu được 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 được 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 được ứng dụng cho quá trình chấm thi trắc nghiệm các môn học
tại cơ sở công tác của học viên là trường 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 chưa được như ý, chất lượng ảnh yêu cầu còn
cao, những ảnh đầu vào bị nhăn hoặc mất góc chưa xử lý để chấm và cho kết
quả chưa chính xác.
+ Tốc độ xử lý nhiễu và hiệu chỉnh ảnh chưa cao nên tốc độ chấm thi không
cao. Nên với số lượng bài thi lớn hệ thống sẽ không đảm bảo được yêu cầu.
+ Các thuật toán liên quan xử lý nhiễu và hiệu chỉnh ảnh nhị phân là rất
rộng, nên việc tìm được thuật toán tốt nhất áp dụng cho đề tài là rất khó khăn.

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] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy (2003), Nhập môn xử lý ảnh số,
Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật Hà Nội.
[3] Ngô Diên Tập (2001), Xử lý ảnh bằng máy tính, Nhà xuất bản Khoa học
và Kỹ thuật Hà Nội.
[4] Võ Đứ c Khá nh (2003), Giá o trì nh xử lý ả nh, Nhà xuất bả n Thố ng kê
Hà Nội.

59

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.