《數字圖像處理》課程教學改革研究

李琳芳 李艷翠 潘燦林 劉艷昌

[摘 要]《數字圖像處理》是一門跨多學科的課程，具有數學公式多、理論抽象和實踐性強等特點。針對《數字圖像處理》課程特點，結合河南科技學院信息工程專業教學實際，從教學內容、教學方法、實驗項目設置、考核方式等方面進行研究，采用可視化教學方法激發學生學習興趣，分層式實驗項目提高學生的工程實踐能力和創新能力，改革考核方式，達到增強學生的創新意識、提高學生解決實際問題的能力。

[關鍵詞]數字圖像處理;課程教學改革;可視化教學;創新能力

[中圖分類號]G434 [文獻標識碼]A [文章編號]1008-7656（2019）02-0027-04

引言

圖像是視覺的基礎，是人類獲取和交換信息的主要來源，在高速發展的信息時代，數字圖像處理技術被廣泛應用于智能交通、航空航天、生物醫學、工業檢測等領域。《數字圖像處理》是信息類專業重要的必修課程之一，一方面，圖像處理憑借其廣闊的應用領域為本科生提供了很好的就業平臺，例如，基于內容的圖像搜索方向的公司有微軟、谷歌、雅虎、百度等，醫學圖像方向的公司有西門子、GE、飛利浦、柯達等，計算機視覺和圖像識別方向的公司有上海法視特、大恒、凌云等，除此之外，還有許多需求圖像方面人才的公司，例如，摩托羅拉上海研究院、威盛、松下、索尼、清華同方、三星等;另一方面，人工智能作為未來一個長期重點研究方向，目前各個高校都在陸續增設人工智能專業，建設了人工智能、模式識別方面的實驗室，人工智能其中一個領域便是圖像處理，利用人工智能算法可以高效準確的進行圖像識別、目標檢測、圖像切割、圖像風格遷移等，如果學生有扎實的圖像處理基礎，對學生進一步研究深造無疑是大有裨益的[1]。

一、《數字圖像處理》課程教學存在的不足

目前，在《數字圖像處理》的課程教學中，存在著以下不足。

（1）教學過程中對圖像處理的新算法闡述較少。對于工科生的培養，高校的目標是培養出符合市場需求、能解決社會實際問題的工程師，因此教學過程中一定要結合科技前沿，時代背景[2]，讓學生能夠用新興算法高效解決問題。

（2）教學方法多是傳統的“多媒體+板書”。數字圖像處理具有概念抽象、數學公式多的特點，對數學基礎要求較高，學生存在難以理解、缺乏興趣的現象。

（3）驗證性實驗較多，設計性和綜合性實驗比例相對偏低。《數字圖像處理》是一門實踐性很強的課程，提高設計性和綜合性實驗的比例有助于提高學生創新能力和綜合解決問題的能力。

（4）考核方式不夠完善，以往考核采用閉卷考試或大作業形式。采用閉卷考試方式忽略了教學過程中的考核，學生缺乏學習積極性，存在考前突擊的現象，不能客觀全面地反映學生對知識掌握情況;采用大作業的形式會有雷同現象。

二、改進教學內容

高校開設的《數字圖像處理》課程，一般只講傳統算法，如圖像灰度變換、空域圖像處理算法、頻域圖像處理算法、邊緣檢測與圖像分割算法、圖像復原算法等;而人工智能算法在圖像邊緣檢測、圖像分割、圖像識別、圖像匹配、圖像分類等領域有著廣泛應用 [3]，例如，利用卷積神經網絡算法進行手寫體數字識別、房價預測、紅酒品質預測等[4]，利用遺傳算法對高噪聲細胞進行分割、霧天車牌識別等，利用蟻群算法進行人臉識別、硬幣識別、圖像情感分析等，利用模擬退火算法進行地圖自動著色、漢字識別等，利用粒子群算法進行圖像檢索、多模態醫學圖像配準等，這些算法在某些應用層比傳統算法更高效和準確。

在人工智能時代，算法是關鍵，學生要學習能真正解決實際問題的算法，這些新興算法在以往的教材中很少提到，因此有必要更新教學內容，優化教學結構，給學生講一些新興算法，可以通過專題形式將上述人工智能算法融入到課堂教學中。

三、優化教學方法

（一）可視化教學

《數字圖像處理》課程理論性強，數學推導和公式較多，一味推導數學公式會使得學生覺得晦澀難懂。該課程很適合可視化教學，一方面，在授課過程中可適當引入Flash動畫，如圖像空域增強中的濾波是在空域內做模板運算，利用Flash動畫可以形象的展示濾波模板在圖像上的遍歷運算過程;另一方面，多媒體教室的電腦上安裝MATLAB編程軟件，講課過程中可以用MATLB軟件對算法過程進行編程，通過對算法過程編程可以加強學生對算法原理的認知與理解。此外，通過對算法仿真運行，還可以使學生直觀看到算法處理效果[6]。

（二）知識關聯

《數字圖像處理》課程其中一個章節是傅里葉變換，信號與系統課程中學習過連續信號傅里葉變換，數字信號處理課程中學習過離散信號傅里葉變換、快速傅里葉變換，講課過程中要和以前所學知識關聯起來，不僅使學生容易接受新知識，也有助于學生建立起系統的知識體系。講課過程中巧用比喻，Gonzalez版的教材中將傅里葉變換類比成一個玻璃棱鏡，形象生動地闡釋了傅里葉變換的本質。

（三）善用網絡資源

教師要引導學生善用網絡資源，例如斯坦福大學就提供有優質的圖像處理和機器視覺方面的公開課，網上論壇、博客也經常會有一些工程師的經驗分享，中國大學MOOC國家精品課程在線學習平臺有豐富的圖像處理方面的視頻，這些都可供學生借鑒學習。此外，可以關注相關的微信公眾號，例如大數據文摘、機器人及人工智能大賽等，這些公眾號每天都會推介一些最新的科技研究，會讓學生開闊眼界，創新思路。查閱資料和檢索信息是學生必備的素養，尤其人工智能算法需要大量數據集，學生要會找尋海量的適合的數據集。

四、優化實驗設置

實驗課課時有限，開設過程中要減少驗證性實驗，提高設計性實驗和綜合性實驗的比例[7]。驗證性實驗主要由教師指導完成，設計性實驗和綜合性實驗采取兩人一組的形式，學生通過查閱文獻資料，自行設計解決方案，實驗過程中遇到的問題教師簡單指導，不作詳細說明，主要由學生思考完成。實驗項目設置如表1所示。驗證性實驗和設計性實驗主要是讓學生熟悉并掌握各種算法原理、特點，綜合性實驗是讓學生綜合利用多種算法完成工程項目，綜合性實驗除了用傳統圖像處理算法實現外，還可讓學生嘗試用神經網絡算法+分類器實現[8]。

學院有圖像處理與模式識別實驗室、機器人重點實驗室，學院的機器人團隊有多項省級課題，2018年又成功獲批了新鄉市重大專項，一些學生已經參與到了課題中，每周定期會組織師生討論，對于剛參與到課題中的本科生，安排有專門的研究生給予指導，以便讓學生迅速融入團隊課題。這樣既培養了學生的團隊意識，也為培養卓越工程人才奠定了基礎。

五、完善考核方式

《數字圖像處理》以往的考核方式存在一些弊端，必須選擇科學合理的考核方式。具體考核辦法為：最終成績=期末成績×60%+實驗成績×40%。一方面，期末考試設置“基礎概念理解—算法分析計算—綜合題目分析”這樣分層式的題目，側重對學生綜合能力的考核;另一方面，實驗成績=基本功能×25%+創新成分×25%+操作演示×10%+答辯情況×20%+實驗報告×10%+平時表現×10%，通過對實驗成績的綜合考量，可以調動學生學習過程中的積極性，端正學生撰寫實驗報告的認真態度，考查學生對知識理解掌握程度，提高學生的創新能力。

六、結語

圖像處理技術隨著科學技術的發展也在不斷發展、完善，新的圖像處理算法也在陸續提出，《數字圖像處理》的教學也要與時俱進，教師要盡可能參加一些相關會議，跟蹤圖像處理技術的最新動態，多進行行業交流，及時更新教學內容，利用工科信息技術優勢豐富教學方法，扎實學生理論基礎知識，借助實驗項目提高學生創新能力和工程實踐能力。文章結合教學實際，對《數字圖像處理》教學改革進行了研究和探索，經過近三年的實踐檢驗，大部分學生提高了學習興趣，查閱文獻的能力及綜合分析問題的能力明顯提升，學習效果也明顯得到改善。

[參考文獻]

[1]蔣斌，張俊松，孟穎輝，等.數字圖像處理課堂教學研究與探索[J].計算機教育，2017（9）.

[2]朱士虎.《數字圖像處理》課程教學改革與實踐[J].現代計算機，2015（3）.

[3]張林，沈瑩.研究生課程高級數字圖像處理的建設方案[J].計算機教育，2017（6）.

[4]R.C.Gonzalez，R.E. Woods.數字圖像處理（第三版）[M].北京：電子工業出版社，2011.

[5]張景虎，孔芳.人工智能算法在圖像處理中的應用[J].電子技術與軟件工程，2014（8）.

[6]鄭慧誠.“數字圖像處理”課程教學實踐與探討[J].電氣電子教學學報，2012（3）.

[7]吳全玉，劉曉杰，等.“數字圖像處理”課程實驗教學研究與探索[J].電氣電子教學學報，2016（1）.

[8]何楚，卓桐，楊應聰，等.基于開放源碼分析的數字圖像處理課程教學實踐[J].計算機教育，2014（18）.

[作者簡介]李琳芳（1988-），女，河南新鄉人，河南科技學院講師，碩士，研究方向：圖像處理與模式識別;李艷翠（1982-），女，河南延津人，河南科技學院講師，博士，研究方向：自然語言處理;潘燦林（1982-），男，浙江新昌人，河南科技學院講師，博士，研究方向：無線通信技術;劉艷昌（1979-），男，河南鶴壁人，河南科技學院講師，碩士，研究方向：智能控制。

[責任編輯 何一輝]