應用型高校本科《數字圖像處理》課程項目化教學方法探索

鄭來文 姚巧鴿 周原

【摘要】針對數字圖像處理課程涉及學科眾多、理論性強，學生難以實現從理論到編程實踐的跨越的狀況，引入了項目化教學方法。該方法共分為五個階段，通過強化其中的圖像處理算法的制定和編程實現這兩個階段的訓練，有效的提高了學生對圖像處理算法理論的理解，鍛煉了學生的編程實踐能力。通過這一教學改革，提高了學生的學習興趣與主動性，提高了教育教學效果，增強了學生的綜合能力。

【關鍵詞】數字圖像處理;項目化教學方法;圖像處理算法

【基金項目】2019年度黃淮學院教育教學改革研究項目（2019XJGLX0135）;黃淮學院2018年度高等教育教學改革研究重點項目（編號：2018XJGLX0112）;黃淮學院2018年度高等教育教學改革研究一般項目（編號：2018XJGLX0229）;2020年度河南省高等學校重點科研項目（編號：20B510008）。

中圖分類號：TN929? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2021.04..089

隨著計算機技術和微電子技術的發展，很多種用戶終端（例如智能手機、平板電腦和計算機等）都集成了攝像頭并具有圖像處理功能。數字圖像處理技術已廣泛應用于生活娛樂、醫學影像、安防監控、工業視覺檢測等領域中。為了適應社會需求，目前大多數應用型本科院校的電子信息類專業都開設了數字圖像處理課程。數字圖像處理是一門對理論基礎和實踐能力要求都較高的學科，在理論上，該課程涉及到數學、計算機科學、電子學、信息論、控制論、物理學和心理學眾多等學科的知識;在實踐上，需要根據圖像處理任務的要求選擇合適的編程語言進行編程實現。因此，“枯燥抽象，難教難學”一直是數字圖像處理教學中的突出問題。為了解決這個問題，有些文獻給出了數字圖像處理課程教學和實驗的方法與經驗，但是并沒有給出如何實現從理論教學到編程實踐的具體范例。

筆者近幾年來一直擔任黃淮學院信息工程學院通信工程、計算機科學與技術等專業的數字圖像處理課程的教學工作，在教學和實驗過程中發現主要由于以下兩個原因導致學生學習理論與進行實踐環節的脫鉤：一是有些學生難以理解線性代數、信號處理等專業基礎知識怎么在圖像處理中使用，即怎么實現數學模型到物理模型的轉變，導致編程時無從下手;二是有些同學雖然理解了圖像處理中的知識點并能編程實現單個知識點的功能，但是一個實際應用的圖像處理項目需要使用到很多個知識點，有些學生不知道怎么把這些知識點綜合在一起編程實現，對程序功能和整體結構把握不清楚，導致“只見樹木，不見森林”的狀況。有些文獻提出使用項目驅動教學法來解決這一困境，并給出了一些范例，然而，這些文獻都沒有給出對于圖像處理領域來說比較重要的圖像處理算法，還是難以讓學生快速的實現從理論到實踐的跨越。

為了解決這個問題，黃淮學院信息工程學院數字圖像處理課程組根據生產、生活中對圖像處理的需要探索了一些項目化教學案例，通過對學生的調查了解，可以知道這些教學案例不但可以讓學生快速的掌握從圖像處理項目需求分析到編程實現的方法，而且極大的提高了學生的學習興趣。

1.項目需求分析與相關知識點

項目化教學方法是指師生通過完成一個完整“項目”的形式進行教學，該教學法主張學生以自主學習和動手實驗為主，教師講授知識和實驗指導為輔，讓學生在完成項目任務過程中應用已有知識和學習新知。綜合學習文獻，我們制訂的項目化教學方法流程如圖1所示。整個流程共被分為五個階段，其中圖像處理算法和編程實現是學生完成項目過程中的難點，也是對于圖像處理領域來說的重點，所以這兩個階段是本文敘述的重點內容。下面選取一個電子相冊的制作為實例來介紹我們的項目化教學方法。

電子相冊是近幾年數字圖像處理技術在娛樂生活中的一個應用，用戶可以把自己拍攝的照片經過縮放、投影變換等處理后粘貼到事先做好的模板圖像中，再加上文字、音樂等內容等，從而把靜止的照片做出“相片音樂電視”。本文只討論電子相冊制作的圖像處理內容。

在上課時，教師首先演示一些別人制作的電子相冊，導入本節課的教學目標。然后進入圖像處理項目的需求分析階段的訓練。給出一幅照片Lena，以及兩幅模板圖像Poster1和Poster2，如圖2、圖3和圖4所示。讓學生進行分組討論怎么實現把照片Lena“放置”到兩個模板圖像中的空白區域，得到如圖5和圖6的實驗結果。教師則提示學生注意這兩個模板圖像空白區域的區別。經過討論，得到如下結論：①照片Lena是一個行數與列數相等的正方形，模板Poster1中的空白區域是一個行數與列數不相等的長方形，需要把照片Lena縮放為與模板Poster1中的空白區域相同的長方形;②模板Poster2中的空白區域是一個傾倒的梯形，需要把照片Lena進行投影變換為與模板Poster2中的空白區域相同的梯形。

接著進入相關知識點的學習階段的訓練。相關知識點主要包括：①圖像的縮放處理;②圖像的投影變換;③圖像區域的尋訪與賦值，即把經縮放處理或投影變換處理后的圖像怎么“放置”到模板的空白區域。這三個知識點主要讓學生查詢資料來完成，學生無法理解的內容則需要教師進行講解。

2. 圖像處理算法

完成相關知識點的學習以后，就可以進入圖像處理算法的制定階段的訓練。圖像處理算法是指實現項目目標任務的方法與步驟，可以使用流程圖或偽代碼來描述圖像處理算法。在讓學生制定圖像處理算法之前，教師可先做一個示范，即演示一個簡單的圖像處理任務，并講解怎樣使用偽代碼或者流程圖對該圖像處理任務的步驟進行描述，讓學生進行學習模仿。然后讓學生分組交流、討論后制定出制作電子相冊的圖像處理算法。篇幅所限，本文只給出使用偽代碼方法描述的制作電子相冊的圖像處理算法：

① 讀取照片Lena;

② 讀取模板圖像;

③ 對模板圖像進行判斷，若是Poster1就執行步驟④，若是Poster2則執行步驟⑤;

④ 選取模板的空白區域左上角及右下角的坐標，計算出空白區域的行數與列數。根據行數與列數對照片Lena進行縮放處理，并把處理得到圖像賦值給模板空白區域;

⑤ 選取模板的空白區域左上角、右上角、左下角和右下角的坐標，由這四組坐標確定投影變換矩陣。然后按照投影變換矩陣對照片Lena進行處理，并處理得到圖像賦值給模板空白區域;

⑥ 顯示并保存處理后的模板圖像。

圖像處理算法非常重要，可以說它是決定圖像處理任務成敗的關鍵，所以一定要培養學生制定、描述圖像處理算法的能力與習慣。為達到這個目的，我們要求學生在每個項目的實驗報告中都給出圖像處理算法，并且是評定實驗報告成績的重要因素。

3. 編程實現與考核評價

圖像處理算法確定以后，就可以進入編程實現階段的訓練。根據學生編程能力的不同，可以選擇合適的語言，例如MATLAB、Python或C語言等，編寫程序來對圖像進行處理。注意不同的語言會影響項目成績的評定。一個圖像處理項目往往需要使用多種圖像處理算法，對于常規的圖象處理算法，比如圖像的縮放、中值濾波等，要求學生自己編寫代碼實現，以此來鍛煉學生的編程能力;對于比較復雜的圖像處理算法，比如傅里葉變換、直方圖匹配等則可以調用函數來完成。

編程實現以后，就可以進入考核評價階段。項目成績的計算公式為：

項目成績=實驗結果成績×0.4+代碼成績×0.3×α+實驗報告成績×0.3

式中的α是編程語言系數，采用Python或C語言編程的α=1，采用MATLAB語言編程的α=0.8。

驗收時，各個小組的學生分別演示自己的項目成果，包括實驗結果、代碼和實驗報告。學生自評和互評不但要給出分數，還要指出項目完成的不足之處和優點，再由老師進行點評總結，確定項目成績。

4. 結語

通過三年的實踐表明，項目化教學方法可以加深學生對圖像處理算法原理的理解，提高學生的實踐動手能力，體現了以學生為中心的教學模式。然而，項目化教學方法無法涵蓋教學大綱要求的全部圖像處理技術，需要學生在課余自學一部分內容。所以，我們下一步的目標是尋找、設計更多的項目化教學案例來緩解這個問題。此外，圖像處理新技術不斷涌現，教師需要不斷更新自己的知識結構，把新技術引入到項目化教學案例中。

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作者簡介：鄭來文，男，博士，講師，研究方向為圖像智能處理與計算機視覺。