近年来随着计算机网络技术、信息数字化技术的快速发展,计算机的处理能力和运算速度也都越来越快。正基于此,网上阅卷作为一种以计算机网络技术和电子扫描技术为依托,、实现考试高效率,高准确性以及公平性原则为最终目标的新型阅卷方式,受到越来越多人的欢迎,并得到了迅速的推广和使用。目前,各类型的考试都由客观题和主观题两大部分组成。相应的,网上阅卷也就由纸卷数字化系统以及网上评阅系统这两大部分组成。纸卷数字化负责对试卷准考证和客观题部分进行自动评阅,要求有快的识别速度以及高的识别准确性。而网上评阅系统则主要针对是主观题部分的评阅,要求能尽量的控制人为评分误差的影响。本文主要针对的是网上阅卷系统中纸卷数字化系统的自动评阅部分。文章首先介绍了当前网上阅卷的现状以及当前数字图像处理的一些基本概念和技术原理。包括描述了图像的数字化过程,灰度化处理以及一些相应的去除噪声相关基本的技术其次试卷在扫描时,通常都会因为人为以及扫描仪本身的机器因素造成试卷图像产生一定的倾斜和偏移。这也会对以后的识别产生重大的影响,造成识别结果的重大偏差。针对这一问题,本系统实现了对试卷的答题卡图像参考点模式的纠偏,解决了参考点选择的优化问题。使得试卷的图像可以获得比较好的纠偏效果。再者试卷的客观题部分通常都是由OMR组成的。而在识别中很重要的一个步骤就是二值化处理。现在常用的二值化处理方法都有一定的局限性,并不能很好的适应试卷图像的各种各样的变化。针对试卷的图像质量会容易随着环境的变化而变化的特点,本系统提出了一个根据图像的质量而获取自适应阀值的方法,也详细的描述了此方法的设计思想和实现技术。最后部分描述了本系统中关于OMR码的客观题识别系统的原理以及设计实现过程,根据大型考试所要求的速度特点以及OMR码本身图像所独有填涂的特性。采用了模板定位加模糊搜索的技术使之能快速定位并识别,在保证识别速度的同时也得到了较好的识别效果。