分割技术

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分割技术范文第1篇

关键词：图像缺陷分割；检测方法；目标识别

1 引言

众所周知，第三次工业革命以来计算机技术不断进步，人们也逐渐意识到利用计算机来获得和处理图像信息的重要性。正由于图像具有简单明了、直观易懂、囊括丰富的信息等优点，所以其在多媒体技术中占据举足轻重的地位。在图像分割的步骤中，首先是将图像空间划分成n个互不重叠的区域，这些区域内部本身具有某些共有属性，然后通过技术手段将划分后的目标区域提取出来[1]。而图像缺陷分割则是将目标区域定义为检测中的缺陷。图像缺陷的准确分割为之后的图像缺陷识别与图像分析打好坚实的基础。近年来图像缺陷分割在实际中的应用也越来越广泛，特别是随着计算机技术、自动化水平和图形图像学日新月异的发展，使得图像缺陷分割技术成为了包括医学，钢铁，木材等其它很多领域能否顺利发展的一个重要基础。

2 研究现状

2.1 传统图像缺陷分割技术

2.1.1 阈值分割法

在众多算法中最简单易行的分割处理方法是阈值分割法[2]。该算法主要原理是利用图像的灰度直方图显示出灰度临界点，从而设定阈值将缺陷从背景中分离，基于此方法可将图像分成若干个有意义的类。此类算法的关键之处就在于怎样才能根据图像的灰度直方图来寻找出适当的灰度阈值，阈值分割的成功与否的关键就是能否选择正确的阈值，该算法可以在整个图像上仅使用一个阈值，称为全局阈值分割，也可以使用不断变化的阈值，称为局部阈值分割或自适应阈值[3]。阈值分割算法的优势在于计算代价小分割速度快，尤其在图像中灰度对比度存在比较大的差异的情况下，能够得到较为理想的分割效果。此算法的缺点在于存在一定的局限性，阈值分割往往忽略了图像的空间特性，也并没有将图像的纹理等有用信息考虑在内，而这些要素在图像缺陷识别与分割中是很重要的，却是单单只将像素本身的取值考虑在内，这样做不仅会对噪声的敏感程度加大，而且在有些情况下会使分割效果得不到理想呈现。所以当前存在许多基于阈值分割的改进算法，使得在使用此方法时分割效果能够得到改善。如最大熵法、基于图像统计阈值法、二维熵阈值法、改进的Otsu法、将多阈值和混沌粒子群法相结合等。

2.1.2 边缘分割法

由于边缘信息囊括了图像的丰富信息包括方向、阶跃性质、形状等，利用边缘可以描绘出目标物体，并且符合人类观察物体的特性，所以在图像识别中，边缘这一图像的基本特征占有重要地位。边缘分割算法代表了利用图像边缘信息来进行分割处理的一系列算法，图像边缘从本质上是指示出了图像在灰度值、彩色信息、纹理结构等方面出现信息突变的集合，边缘为图像中一个区域与另一个区域的分界。利用图像的边缘信息进行图像分割的方法有很多，其中有如梯度算子、拉普拉斯算子和模板操作算子等的边缘检测算子法，边缘松弛法，基于图搜索和基于动态规划的边界跟踪法，hough变换法等。边缘检测算子能够取得较好边缘检测效果的前提是边缘区域的灰度值大小差异比较大，并且噪声较小等较简单的图像，但是由于受到噪声或其他信息的干扰，很有可能造成对缺陷实际边缘的漏检或误检的情况。

2.1.3 区域分割法

区域分割法将在阈值分割算法中几乎没有把各像素点之间的空间关系列入检测缺陷特征的这一缺点进行了弥补，区域分割算法是基于图像的空间性质进行分割，并且认为分割后属于同一区域的像素具有一致的属性即相似性。在区域分割算法中被广泛使用的是区域的生长以及分裂合并两种算法。在区域生长法中一致性被认为是区域确定的必不可少的重要性质。这里的一致性可以是灰度、颜色、形状或纹理等方面的相似。区域生长法仅适用于具有较高对比度的不太复杂的图像进行分割，不适用于对复杂图像的分割，区域生长法具有以下的缺点，种子点的选取需要人为的进行设定，而且对噪声很敏感，并且会得到产生孔状或者是根本不连续的区域，甚至对区域的选择造成误判等。区域分裂与合并算法并不需要对种子点事先进行确定，也不需要将输入图像先分裂成为若干个很小的子区域，然后再对相似度大于某个值的某些子区域进行归并。分裂合并算法也有自己的不足，包括在分裂深度不够的前提下，会导致不理想的分割结果，但如果分裂深度过深又会增加合并时的难度，进而导致分割时间的增加。

2.4 基于数学形态学的图像缺陷分割技术

数学形态学（Mathematical Morphology）是一门分析研究空间结构的形状、框架的学科。在形态学的图像处理中，它的基本思想是采用一个被叫做结构元素的“探针”来获取图像的信息。利用此方法达到对图像的结构特征进行了解，具体方法是通过探针在图像中不断移动。数学形态学是基于探针的思想，基于结构元素可直接携带知识（形状、尺度、灰度和色度信息）对图像的结构特点进行探测。由于任意不同点的集合会产生具有不同性质的探针结构元素，不同的结构元素可以对缺陷图像的不同特征进行检测，因此结构元素也是观察缺陷图像的一种手段和角度。在利用数学形态学的图像处理中，腐蚀与膨胀是两种基本的运算，它们之间的不同组合形成了开和闭运算。图像经历边缘强度算子作用后，在阶跃边缘处形成凸脊，在屋顶边缘处形成凹谷，再与原图像作差分得到缺陷边缘。在利用形态学边缘检测的过程中，对结构元素的合理选择是及其重要的，如果选则恰当，在滤除噪声的同时也能很好的保存缺陷图像的细节。但是若结构元素选择的过大或者过小都会影响缺陷边缘检测的效果，可以采用多结构元素来尽量减小这一缺点带来的影响。

2.5 彩色图像缺陷分割

此前介绍的分割提取方法大多数先将彩色图像转化为二值图像或者灰度图像，又或者直接利用二值图像或灰度图像对目标进行分割提取。随着摄像工具和计算机信息处理技术的发展，图像包含了越来越多的信息，计算机处理信息的速度也在成倍的增加，自然色彩丰富的图像处理也成为了日常处理的对象。

由于在实际情况下，对感兴趣的目标进行图像分割时，在灰度或者二值图像中可能混入到背景中，造成信息丢失，进而无法准确的对目标图像进行分割提取在此基础上，产生了许多基于颜色的分割提取方法，如基于RGB颜色分量的图像分割提取技术、基于HSI颜色模型的图像分割提取技术、基于Lab颜色空间的图像分割提取技术等。基于颜色的分割提取核心就是利用目标与周围环境的颜色分量差异，然后将这些差异放入类似基于RGB或者HSI等颜色识别的空间中运用融合算法将两者区分出来，并对差异化的目标进行分割提取从而达到目的。

3 研究展望

在实际应用中，大多采用该方法进行缺陷检测，例如对钢板的瑕疵、木材缺陷的检测，以便于对材料进行最大程度的利用。检测的发展方向与其他产业一样，开始向高度自动化、智能化的方向发展，集材料的运输、加工、检测、处理、产品生产、产品检测为一体化的过程，在材料缺陷检测的技术方法中同样可以应用于整个生产加工过程，从而更贴合产业的需要。

参考文献

[1]祭胜仓.基于数学形态学的边缘检测及其在医学图像处理中的应用[D].青岛：青岛大学，2007.

分割技术范文第2篇

关键词：视频检索；镜头分割；镜头渐变；镜头突变

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2013）13-0085-02

随着经济社会的快速发展和科学技术的飞速进步，视频等多媒体格式的信息量越来越大，来源也更为广泛。视觉成为人类接受外界信息的重要来源，其中，图像视频信息是视觉信息的主要表达方式，它所包含的信息量也是海量的，远远超过了文本、图片等数据格式。图像视频在具体、生动、确切、高效等方面有许多优点，由于这些特点就使得人类最重要的通信方式主要为基于视频信息的通信方式和以视频格式传输或携带的信息通信方式。这种视频信息方式更形象、更生动、更直观，更能够贴近或者还原于实际。计算机传统上存储数据的方式是基于文本的。视频数据信息已成为我们日常生活中不可或缺的重要内容，但由于它携带的信息量较大，也成为阻碍其发展的瓶颈，如何提高视频资源的检准率、检全率，其现实意义将非常重大，视频检索的第一步就是镜头。

1 镜头分割在基于内容的视频检索中作用

帧是指在数据和数字通信中，按某一标准预先确定的若干比特或字段组成的特定的信息结构。镜头是构成视觉语言的基本单位。它是叙事和表意的基础。在影视作品的前期拍摄中，镜头是指摄像机从启动到静止这期间不间断摄取的一段画面的总和；在后期编辑时，镜头是两个剪辑点间的一组画面；在完成片中，一个镜头是指从前一个光学转换到后一个光学转换之间的完整片段。场景是指电影、戏剧作品中的各种场面，由人物活动和背景等构成。连续的图像变化每秒超过24帧（frame）画面以上时，根据视觉暂留原理，人眼无法辨别单幅的静态画面；看上去是平滑连续的视觉效果，这种连续的画面叫做视频。

视频序列由数个视频场景组成，通常指单独的某个视频文件或者视频片段。场景通常由一个或者多个镜头构成。镜头由多个连续的图像帧构成。图像帧指单幅静态的图像，是构成视频文件的最小单位。

在播放视频时，定格时的每一个画面就是一个图像帧。摄像机拍摄物体时产生的一段连续图像就是镜头，由多个帧组成。拍摄对象运动、光源亮度变化或摄像头运动等都能引起镜头内部图像发生变化。场景是连接视频底层数字特征与高层语义的桥梁，它由语义相关的若干个镜头所组成。这些镜头不一定是连续的，但是必然在语义上有某种相关性，例如：不同镜头中人物所处的相同场所、不同事件发生时所在的相同地点等。场景一般可以代表特定的子事件，而众多的子事件组成了一个视频序列所代表的整体事件。

镜头分割（Shot Segment），即把视频文件分割成若干个镜头。由于镜头与镜头之间一般有很清楚的边界，成为边界帧。则镜头分割的主要任务就是把这些边界帧从构成视频文件的所有帧中找出来，也就是使用计算机来顺序的检测视频文件的每一帧，判断其是否是镜头边界帧，这项工作亦称为镜头边界检测（Shot Boundary Detection）。

分割后的每段视频片段都是一个独立的镜头，其中包含了能代表每个对应镜头的关键帧，这样就能通过提取关键帧来建立索引。因此，首先需要把视频序列分割成单个的视频镜头，然后再进行提取关键帧、提取视频片段整序、提取视频序列识别等。这有助于对视觉媒体从低层到高层进行处理、分析和理解的过程获取其内容并根据内容进行检索。

2 基于内容的视频检索中镜头分割方法

镜头间转换一般包括渐变（gradualtransition）和突变（cut transition）两种方式。所以相对应镜头间的转换，镜头检测研究方法也大致可分为镜头渐变和镜头突变检测研究两种研究方法。

直接将两个镜头连接就是镜头突变，它们中间不添加任何特效且不使用视频编辑技术。与之相反，镜头渐变则通过在两个镜头中间添加视频特效联接两个镜头。按照所添加的镜头间编辑特效的不同，镜头渐变技术包含溶解（dissolve）、叠化（Dissolve）、映射（Map）、擦除（Wipe）、划变（wipe）、划像（Iris）、淡入淡出（fade）等多种形式。

当前，主流的镜头边界检测算法可分为两类：基于压缩域的方法与基于象素域的方法。基于像素域的镜头切分主要是依据所拍摄对象的形状、纹理、颜色等特征从而实现镜头边界检测的原理。

总之，要实现视频镜头的分割，常用的方法就是计算视频中各连续帧之间底层视觉特征的帧差值F，再将F与预先设定或者自适应的域值T作比较，若F>T，则镜头边界不存在，若F

近些年来，使用智能计算与机器学习的方法检测镜头边界的算法已经逐渐兴起。由于在镜头渐变过程中，在内容上相邻帧的图像没有明显的突变，明显的切换点是难以检测到的。因此，渐变镜头的检测比切变镜头的检测更复杂，还有较多的问题亟待解决。利用单一的特征检测并不能很好解决两个镜头间变化多样的情况。2007年的TRECVID会议报告[48]指出渐变检测算法的查准率和查全率需要深一步提高，两者值均只介于70%～80%之间。提高渐变检测算法的查准率和查全率对于实现基于内容的视频检索系统有很大的应用价值和理论价值。

3 基于OpenCV的视频帧特征提取系统结构

由于视频流的数据量大，又是一种非结构性的数据，需要对它进行一些预处理。镜头是视频流在编辑制作和检索中的基本结构单元，最为有效的预处理方法之一就是分镜头，它首先把这一段视频流，根据其组成的镜头，找出镜头的突变和渐变的切变点，进而标出每个镜头的起始帧号和结束帧号，然后从中挑出这一个镜头内的代表帧。后续的浏览与检索以及更高一级的视频结构化受镜头分割效果的直接影响。所以视频检索的第一步就是镜头，视频结构化的基础就是镜头的自动分割，视频分析和检索过程中的首要任务就是有效的视频镜头分割技术，也是人们研究的热点。

参考文献

[1] 孔祥鹏，马立和.基于H.264压缩域的运动对象快速分割方法[J].智能计算机与应用，2012，（8）：2-4.

[2] 韩冰.基于智能软计算的视频镜头分割算法的研究

[J].西安电子科技大学学报，2006，（2）：36-41.

[3] 梁薇.基于DSP的运动目标检测系统[J].计算机与网络，2012，（4）：12-16.

[4] 许高程，张文君，王卫红.支持向量机技术在遥感影像滑坡体提取中的应用[J].安徽农业科学，2009，（6）：3-5.

[5] 李东瀛，尉凯征，张.基于内容的视频检索技术

分割技术范文第3篇

在进入Full HD的高清影像阶段(影像分辨率达到1920×1080)，HDMI更是HDTV不可或缺的一项接口。以720p的HDTV内容传输来说，需要1.485 Gb／s的传输率才能支持未经压缩的影音内容，通过HDMI，就能以每秒165 Mpixels的速度传输高达24位的影音内容，所提供的频宽可以高达4Gb／s，不仅满足1080pFull-HD，还能支持以192kHz取样频率传输高达8轨的24位音讯。HDMI 1.3版，其传输率从原先的4.96 Gb／s倍增到10.2Gb／s，将色深支持从24－bit提升到30bit、36bit以及48bit(RGB或YCbCr)，具有输出一亿色以上的能力。刚通过HDMI 1.4a标准，建筑在HDMI 1.4的基础上，专门为3D立体影像传输进行升级和改进。

在HDTV及HDMI的标准浪潮不断推波助栏下，许多过去视为单纯的分割画面技术，在Full HD的高清画质条件之下，便成了在硬件上开发的挑战。为了让分割后的画质达到Full HD的水平，视讯处理核心的设计方法便成了关注焦点。尤其本文介绍以DE3 FPGA平台实现HDMI Full－HD 1080p分割画面处理核心之设计方法。

图1即为基本HDMI Full－HD 1080p分割画面处理器之设计方块与架构图。本系统接收一路HDMI Full-HD的影像输入，经过FPGA处理后，根据LCD屏幕之组合，进行水平及垂直缩放处理，输出至两个(或四个)1920×1080分辨率的LCD。图2为实际以DE3 FPGA硬件平台加上符合HDMI 1.3规范之输出入子卡所搭建之硬件配置图。

此系统由三部份组成：(1)HDMI输出入协议设定控制核心；(2)HDMI控制信号产生器；(3)HDMI影像数据流处理核心。

第一部分HDMI输出入协议设定控制核心，是图1中SOPC Builder所建立的部份，这个部份是由NIOS处理器(NIOS Processor)和I2C控制器(I2C Controller)组成，负责正确设定和控制HDMI输出入。

第二部分HDMI控制信号产生器，是由图1中系统稳定侦测器(System Stable Detector)，源分辨率计数器(SourceSizeDetector)和DDR2多端口控制器(DDR2 Multi-Port Controller)所组成。系统稳定侦测器负责自动侦测不同解晰度影像源的切换，使整个系统有相对应重新设置。源分辨率计数器负责根据前端影像源和后端显示的分辨率，设定适当的缩放参数，边框大小和显示位置。

DDR2多端口控制器负责垂直分割的内存器存取控制，DDR2内存器要规划成Ping-Pong Buffer的结构(图3所示为垂直方向一分为二的例子)，利用两个相同的帧储存器，一帧用来写，另一帧用来读，可避免画面闪烁(nick)和不连续(tearing)的副作用。若垂直方向是一分为二，DDR2多端口控制器，必须规划成一写二读，在写入的时候也要规划两个起始位置，一个写入上半影像，另一个写入下半影像，简化读取端DDR2控制电路的架构。在此设计上各读取的时间点若有均匀的分配，以图3为例，分配一行只有一个读取，即当写入第一行时，在读取端只有上面影像第一行的信息会被读出，而当写入第二行时，在读取端也只有下面影像第一行的信息会被读出。

依此类推，让DDR2的频宽得到最佳的分配，即使是148.5 MHz的Full-HD输入影像源，DDR2的操作频率也可以在200 MHz以下轻易达成，这样使得在垂直方向并没有分割数目的限制。

第三部分HDMI影像数据流处理核心是由缩放器(Scaler)和二维峰化器(2D－Peaking)所组成。缩放器负责将输影源依照预定输出分割画面的大小，做线性或非线性的放大。做插点动作时，参考点数越多，所得到的画质越佳，建议至少需使用Bi-Cubic的插点技术。这边若能再考虑Edge-Adaptive，在高频部份的画面越能清晰呈现。二维峰化器负责增强影像的锐利度，改善经过缩放后，变模糊的边界。在此须注意的是若前端缩放器没有处理好，经过二维峰化器之后，会放大缩放器所产生的副作用如光环(Halos)和锯齿状(Jaggies)的现象。

实验平台的搭建如图2所示，DE3 FPGA为主平台，负责实现除HDMI收发器外的所有功能，实际输入源由Sony PS3具HDMI输出的游戏机担任，产生1920×1080 Full HD1080p之影像讯号，经FPGA将原始之影像讯号分割，分别输出至两部HDMI屏幕，DE3平台上使用之FPGA为AlteraStratix Ⅲ 340器件，具34万逻辑单元(Logic Element)，实验结果显示本系统可在主频148.5MHz，内存DDR Ⅱ以200MHz执行速度下完成所有任务。

分割技术范文第4篇

[论文关键词]数据库浮点运算虚拟化资源共享

[论文摘要]论述网格计算的发展概况，在科学领域的应用范围，网格服务的特点以及在未来网络下场中的发展潜力。

一、网格计算的由来与发展

网格计算是伴随着互联网技术而迅速发展起来的，是将地理上分布的计算资源（包括数据库、贵重仪器等各种资源）充分运用起来，协同解决复杂的大规模问题，特别是解决仅靠本地资源无法解决的复杂问题，是专门针对复杂科学计算的新型计算模式。这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”，其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算机是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”，所以这种计算方式叫网格计算。这样组织起来的“虚拟的超级计算机”有两个优势，一个是数据处理能力超强，另一个是能充分利用网上的闲置处理能力。简单地讲，网格是把整个网络整合成一台巨大的超级计算机，实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。

近几年，随着计算机计算能力的迅速增长，互联网络的普及和高速网络成本的大幅降低以及传统计算方式和计算机的使用方式的改变，网格计算已经逐渐成为超级计算发展的一个重要趋势。网格计算是一个崭新而重要的研究领域，它以大粒度资源共享、高性能计算和创新性应用为主要特征，必将成为21世纪经济发展的重要推动力。

二十世纪九十年代以来，世界各个国家，尤其是发达国家，建立了很多超级计算应用中心和工程研究中心，美国还制定了新一轮规划的先进计算框架（ACIP），发展面向21世纪的先进计算技术。我国在科技部的领导和主持下，经过专家组及相关单位的努力，作为我国高性能计算和信息服务战略性基础设施的国家高性能计算环境发展很快。在已经建成的5个国家级高性能计算中心的基础上，又于中南、西北等地建立了新的国家高性能计算中心，科技部加强了网络节点的建设，形成了以科学院为主体的计算网格。教育部也启动了网格计算工程，第一批12个网点正在建设之中，国家基金委也列出专项基金资助网格计算。

网格是借鉴电力网的概念出来的，网格的最终目的是希望用户在使用网格的计算能力时，就如同现在使用电力一样方便简单。

二、网格计算的应用

（一）分布式超级计算

网格计算可以把分布式的超级计算机集中起来，协同解决复杂大规模的问题。是大量的闲置计算机资源得到有效的组织，提高了资源的利用效率，节省了大量的重复投资，使用户的需求能够得到及时满足。

（二）高吞吐率计算机

网络技术能够十分有效地提高计算的吞吐率，它利用CPU周期窃取技术，将大量闲置计算机的计算资源集中起来，提供给对时间不太敏感的问题，作为计算资源的重要来源。

（三）数据密集型计算

数据密集型计算的问题求解通常同时产生很大的通讯和计算需求，需要网格能力才可以解决。网格已经在药物分子设计、计算力学、计算材料、电子学、生物学、核物理反映、航空航天等众多领域得到广泛应用。

（四）给予更广泛信息共享的人与人交互

网格的出现更急突破了人与人之间地理界线的限制，使得科技工作者之间的交流更加的方便，从某种程度上说，可以实现人与人之间的智慧共享。

（五）更广泛的资源贸易

随着大型机性能的提高和微机的更加普及，其资源的闲置问题越来越突出，网络技术可以有效地组织这些闲置资源，使得有大量的计算需求用户能够获得这些资源，而资源提供者的应用也不会受到太大的干扰。

三、网格计算应用的优点

（一）网络中所有的服务都基于这些接口的实现，就可以很容易的构造出具有层次结构的、更高级别的服务，这些服务可以跨越不同的抽象层次，以一种统一的方式来看待。（二）虚拟化也使得多个逻辑资源应射到相同的物理资源上成为可能，在对服务进行组合时不必考虑具体的实现，可以以低层资源组成为基础，在虚拟组织中进行货源管理。

四、网格的分类

网格是指把整个整合成一台巨大的超级计算机，实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享，其规模可以大到某个州，小到企事业单位、局域网、甚至家庭和个人。

目前，在复杂科学计算领域中仍然以超级计算机作为主宰，但是由于其造价极高，通常只被用于航空航天、气象等国家级部门。网格计算作为一种新型计算模式，其低廉的造价和超强的数据处理能力备受青睐。

分割技术范文第5篇

[关键词]教学创新；日常教学；分数

曾有教师问：“教学创新离我们有多远?”答案是两个字——很近。新课改的实施，为教师在教学的各个领域和环节提供了创新的土壤和空间。以考试评价为例，将学生的学业成绩以“分数”的形式呈现是我们在教学中最常用的方法，对这个平常的“分数”如果我们能加以创造性地利用，给它一个表现的机会，就能在教学的平淡之中见精彩，闪现出创造的光辉和人性的魅力，使其成为激励学生发展之“泵”。

一、创造性地使用分数

(一)减分

案例一：题目要求写300字以上的时事小论文，一学生只写了150多个字，而且字迹潦草，别字较多，但内容还算新颖。按惯例，这样的小论文打个60分就差不多了，可这样有可能太打击孩子的积极性，而且埋没了他新颖的题材。于是，我给他打了这样一个分数：“90-20-10”，并就每个分数作了解释：“90分——由于题材新颖；减20分——由于内容不具体；减10分——由于字迹太潦，还有别字。”

同是60分，但这个带着减号的等式化的60分，比单一的60分更具有激励性、针对性和指向性。它不但极大地肯定了学生的创新精神，还较为具体地指出了存在的问题，形象而生动。学生在这个分数中，不仅看到了老师对他的信任，了解了自己对所学知识的掌握程度，知道了“好”在何方。“差”在何处，更是找到了今后努力的方向和前进的动力，从而树立了学习的信心。这样的分数虽不是号角，但足以鼓舞学生，这样的评价从学生的“过去”和“现在”转向学生的“将来”和“发展”。

(二)借分

案例二：一个学生只考了59分，于是他来找老师：“能不能加我1分，就1分，求您了。”如果给他加，那是一种施舍，可能会让他产生投机和依赖心理；如果不给他加，对他是种打击，怎么办?教师这样说：“加分不行，不过可以先借给你1分，期末要还，连本带利借1分还5分，而且下次考70分以上才有资格还。你愿意吗?”“行，行。”学生急不可待。期末，学生考了76分，扣掉5分，还有71分。为什么下次考70分以上才有资格还?教师说如果不这样，还掉5分后，剩下的分数就不多了，而将目标定在还5分，因为这是一个学生跳一跳能摘到的“果子”。

案例二中，教师履行了一个为师者的职责——既让考试成绩真实地反映学生的学习情况，又不“棒杀”学生的积极性。这样的做法既体现了“分数”的真实性，又考虑了学生的可接受性。这里，“借分”是一种理解，教师“借”给学生的是一种感动、一种自信、一种鼓励；“借分”是一种期待，教师给学生“借分”，其实就是播下“期待”的种子，收获美好的“希望”。“借分”是一种宽容，学生想加分，说明他有上进心，当教师“违规”满足了他的要求时，他能不感动后加倍努力吗?

(三)空白分

案例三：对考试成绩一时不理想的学生，我会将总分栏空缺，让学生自己去统计，并写出反思。班上有一个男生意外地只考了57分，于是我在成绩栏中只打了个“?”，这个学生在计算总分时是越算越心疼，他在反思中写道：“都是粗心害了我，平常我总心不在焉，今天才发现要不是粗心，我应该是82分而不是57分，真后悔!下次我一定要认真审题了。”

计算学生的卷面成绩，一般都是教师的事。案例三中，教师把学生的分数让他们自己统计，并非偷懒，而是煞费苦心。学生在统计分数的过程中，除了知道最后的具体总分，更可以在心疼中主动分析失分的原因，在内心深处引起震撼。这样一来，学生不仅体验着成绩的得失，更明白了失分的原因，体验着感情的变化和思想的冲击。

(四)区间分

案例四：一个学生考试得了63分，教师却在考卷上批了“63-93”。教师把这位学生找来：“你看，这道题做错了，主要是你上课没有认真听，把概念搞错了。如果你上课能专心听讲，完全可以得73分，是吗?”学生信服地点点头。“再看这道题，我记得同样类型的题，你在作业中也错过，后来改对了。这次考试怎么又错了呢?说明你平时订正作业不认真。如果你上次能认真订正，这道题你完全可以做对，你可以考83分。是吗?”学生再次信服地点了点头：“我上次改作业是拿别人的作业本抄了一遍。”“再看这道题，你把题目要求审错了，如果细心一点，你就可以得93分!是吗?”学生摸了摸头说：“以后，我上课认真听，作业认真改，再改掉粗心的毛病，我就能考93分，不，是100分。”

63分已经属于过去，属于历史，重要的是93分，93分是明天的目标。更重要的是，孩子明白了实现目标的三个要素：上课认真听、作业认真改和仔细审题。教师采用“区间式”的打分方式，然后与学生进行面对面的对话，这种定量判断与定性分析相结合的评价方式，体现了新课程改革大力提倡的“发展性评价”的理念：对学生学习的评价，既要关注学生学习的结果，更要关注他们学习的过程；既要关注学生学习的水平，更要关注他们在学习过程中所表现出来的情感与态度，从而帮助学生认识自我，建立自信。

(五)分数券

案例五：教师根据课堂教学中的学习内容和学习目标，如回答问题、听课笔记、课堂练习等分别设置了一些分数券：回答问题按照能讲、正确、有创意分别设置了10分、20分、30分的分数券；听课笔记按照记全、清楚、有条理分别设置了10分、20分、30分的分数券；课堂练习按照及时、正确、订正分别设置了20分、30分、40分的分数券。这样一节课下来，为了能得到更多的分数券，学生参与学习的积极性就大大地提高了。教师一周结一次分，根据学生的实际情况，分别给予进步奖、新人奖、创新奖……

在商场中，我们经常看到这样的情况：食品顾客可以先尝后买；电器顾客可以先试后买，甚至可以分期付款；另一种方式是有奖销售，如买一送一，买一返一等；此外，顾客如果使用信用卡消费，还可以获得一定的积分，换取奖品，并且可以透支一定的数额进行消费。以上种种“好处”，无非是激励顾客进行消费。同理，教学中的“分数”。不妨也可以进行有奖“销售”和透支“消费”，这样，它就可以激励学生赢取更好的“分数”。

二、分数的灵活使用应把握平衡

俗话说：“种田人看稻，读书人看考。”分数对大多数学生来说至关重要，所以教师技巧性地使用分数时需要慎之又慎，注意“分寸”，掌握“火候”，否则容易弄巧成拙。具体地说，教师应把握好以下几个平衡。

(一)“客观”兼顾“人文”

从学生层面看，每一次成绩都是他们的劳动成果，希望得到教师公正、客观的评价，所以真实性应该是分数评价的前提，也应该是所有教育行为的前提。没有这个前提，评价就没有生命力。失去真实性的分数评价，无论手段如何高超，技巧如何艺术，都会显得苍白无力。所以我们需要据“实”打分，客观公正，有理有据，实事求是，不能随心所欲，更不能以个人喜好为标准。当然，如果过分注重客观性，分数就显得很“冰冷”，学生难以感受教师对自己的期待。如果在科学分析的基础上强化情感的因素，既注重客观性，又注重人文性，这样就会使师生之间处于良性的、和谐的状态，教师的分数就能起到意想不到的教育作用。

在给学生评卷的过程中，对答卷上有些介于能得分与不能得分之间的题目，教师到底是给分还是不给分?如果不给得分，学生认为教师没有人情味；如果给分，学生会觉得这个教师要求很松，马虎一点也没事。此时不妨先让学生得分，但教师一定要向学生指出答案不完善的地方，注入我们对学生的信任、尊重和希望，以正面教育的形式强化学生养成良好的学习习惯。这样一来，“冰冷”的分数就显得“多情”起来。教师不仅是裁判员，更是摇旗呐喊的鼓动者，学生能够从中感受到教师的澎湃激情和殷殷期望。

(二)“激励”兼顾“指正”

学生在“做”与“学”的过程中往往会出现与客观标准有差距或差距较大的情况，经过努力后。还不能有明显的进步，这时极易产生“追求疲劳”，自信心减弱，此时教师的激励就是激发学生潜能的催化剂。学生可以从中领会到教师对他们期待、信任的深情，并将其转化为自我期望，其饱满的情绪就会长久化。教师播种的是希望，收获的却是创造。所以，教师在使用分数评价时应以发展的眼光寻找到学生的优势和劣势，引导学生从现实“优势”中找到更优的发展方向，在现实的“劣势”中找到“化作优势”的基点，激励学生不断寻找到新的发展点，不断得到新的发展。一句话，分数不是为了证明，而是为了改进。

强调激励并不是无原则地“施舍”给学生分数。一味地“藏拙”会使分数贬值。不需要努力、唾手可得的附加值有谁会珍惜呢?过多的廉价施舍最终会使学生形成浅尝辄止和随意应付的态度，使分数丧失应有的教育价值和意义，其副作用不容忽视。教师要让学生在了解自身优势和进步的同时也认识到自己的不足，并提出有针对性的改进建议，寓“贬”于“褒”，才能更有效地促进学生发展，这样才是成功的激励。分数评价要有激励的因素，但更要有客观的、讲究策略的指导，这是对学生更好的尊重和爱护。

(三)“差异”兼顾“公平”