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基于圖像的OMR技術(shù)的實現(xiàn)
摘要：在分析OMR與OCR的應(yīng)用特點后，提出了基于圖像的OMR方式。詳細(xì)討論了該方法的硬件設(shè)計和工作原理，并在軟件處理方面著重介紹了傾斜校正和圖像分割。它具有對紙張質(zhì)量要求低和識別準(zhǔn)確度高等特點。關(guān)鍵詞：OMR OCR 信號處理 傾斜校正 圖像分割
目前，許多文檔是以紙質(zhì)文檔的形式存在，例如銀行票據(jù)、稅務(wù)報表、標(biāo)準(zhǔn)化考試中的機讀卡、人口普查表、彩標(biāo)投注單、選票、定貨單等。而紙質(zhì)文檔不便于保存、檢索、統(tǒng)計和修改。將這些信息錄入計算機是一件非常繁瑣的事情。長期以來人們通過鍵盤手工輸入，不但費時費力且容易出錯。在實時性要求較高的場合（如選舉中的統(tǒng)計選票）自動、快速、準(zhǔn)確地處理文檔顯得尤為重要。因此，對這些文檔進行計算機自動錄入具有重要的實現(xiàn)意義。
計算機自動錄入是解決這個同瓶頸的關(guān)鍵所在。其中，光學(xué)字符識別OCR（Optical Character Recognition）和光學(xué)標(biāo)記識別OMR（Optical Mark Recognition）是解決信號自動錄入的有效方法。它們利用光學(xué)方法將信息錄入到計算機并進行識別處理，能極大地提高數(shù)據(jù)信息的采集速度，便于計算機存儲、管理與檢索。
1 OCR與OMR
（1）OCR的工作原理
OCR首先將要識別的文字和圖像掃描進計算機，然后進行圖像的預(yù)處理，再抽取字符特片進行識別，轉(zhuǎn)變?yōu)橛嬎銠C能夠識別的字符信息。圖像預(yù)處理包括去除噪聲、歪斜校畫龍點睛、圖像分割、平滑及規(guī)范化等。其中圖像分割是一個重要的步驟，它的作用是將要識別的單個字符的圖像找到并分割出來。OCR技術(shù)主要應(yīng)用于文字圖像識別及處理，例如用于印刷體和限制手寫體字符的識別。OCR技術(shù)已成為大規(guī)模數(shù)據(jù)錄入的首選方案，它將隨著計算機技術(shù)的發(fā)展而更加成熟。
（2）OMR的工作原理
OMR識別“涂點”上有無標(biāo)記兩種狀態(tài)�！巴奎c”就是信息卡上可以涂寫標(biāo)記的地址�！巴奎c”所代表的含義可以事先定義，可以代表一個阿拉伯?dāng)?shù)字，也可以表示一個英文字母或符號。OMR技術(shù)快速簡單，識別率高且成本低，廣泛應(yīng)用于標(biāo)準(zhǔn)化考慮自動閱卷、各類調(diào)查問卷的統(tǒng)計、選舉結(jié)果的統(tǒng)計等，是自動識別領(lǐng)域中應(yīng)用較多的一種方法。
2 基于圖像的OMR技術(shù)
目前OMR一般采用光電對管閱讀技術(shù)。識別用的器件是半導(dǎo)體發(fā)光管及光敏管。發(fā)光管是光源器件，由它發(fā)出的光照射到“涂點”上。光敏管是接收器件，接收來自“涂點”位置的反射光。因為涂有標(biāo)記的地方反光弱，未涂標(biāo)記的地方反光強，所以光敏管接收到的光信號強度不同。不同強度的光信號可以代表
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