1、當今社會是一個信息化的時代，隨著計算機科學技術和數(shù)字圖像處理技術的高速發(fā)展，計算機網(wǎng)上閱卷已經(jīng)越來越多的應用到各種考試的閱卷工作中，網(wǎng)上閱卷的出現(xiàn)使得閱卷的速度和質量上比傳統(tǒng)的人工閱卷方式有了顯著提高。然而由于由掃描儀采集到的圖像可能因為考生答題卡位置放置不正或其他原因使得掃描到的數(shù)字圖像發(fā)生傾斜的現(xiàn)象，這會對后續(xù)答題卡掃描圖像的分割與識別工作帶來許多困難。答題卡的掃描圖像的正確分割與否也關乎著試卷的主客觀題評閱的好壞。另以方面有效的圖

2、像壓縮也是網(wǎng)上閱卷系統(tǒng)必須考慮的關鍵問題。針對以上問題，本文重點以答題卡掃描圖像為研究對象，從圖像的傾斜校正，分割與壓縮三個方面進行了詳細的探討與研究。
　　 在論文的第一部分介紹了幾種較為常見的圖像傾斜校正算法，闡述了其各自的理論原理。針對目前最為常用的基于霍夫變換的圖像傾斜校正算法，本文指出了其在實際應用中的一些局限性與不足，并在此算法的基礎上提出了較為適合答題卡圖像的改進算法——基于小波變換和霍夫變換的圖像傾斜校正算法，該

3、算法首先對待校正的圖像二值化，然后利用小波變換得到圖像低頻概貌成分，進一步降低圖像的分辨率，再在此基礎上對低頻圖像進行邊緣檢測，提取二值圖像的邊緣信息，最后再利用霍夫變換算法檢測出圖像的傾斜角度。通過實驗仿真證明本算法能夠有效的減少霍夫變換的計算量，縮短圖像校正算法的計算時間，從而為大量圖像的校正工作帶來便利。
　　 本文還介紹了圖像分割領域的幾種不同的圖像分割算法，由于到目前為止還沒有一種通用的圖像分割算法，所以本文結合實際應