基于深度学习的数字图像处理教学模式探索

摘要：本文针对数字图像处理课程的将理论与实践相结合的特点，探索基于深度学习路线的数字图像课程教学新模式，提升学生作为学习主体的主动性、创造性和积极性，帮助学生建立知识的深层次理解，同时也提升学生的综合运用能力。

关键词：深度学习;数字图像;图像处理;教学模式;研究分析

数字图像处理是计算机科学与技术、电子信息工程等专业高年级开设的一门重要专业课程，融合了多媒体技术、信号处理、模式识别、计算机视觉等多学科知识，讲授的理论复杂，要求学生有较好的数学基础，是一门教学难度较高的课程。而目前数字图像处理作为人工智能技术应用最为成熟的领域，各种新应用、新技术层出不穷，如指纹识别、人脸识别、车辆识别等，纷纷进入人们的生活。如何激发学生的兴趣，让其理解并掌握图像处理中艰深的理论知识，并联系生活实际，分析、决策、解决问题，培养学生的综合运用能力，一直是教学工作的难点。这种能力的培养依靠单一的传统课堂教学方式难以奏效，需要在完备的教育教学理论指导下，在理论和实践环境中系统地培养学生的高水平思维，进而获得综合运用能力。

深度学习是近几年国内教育界倡导的一种学习方式，这种学习方式的目标就是达到知识的广度、深度和关联度，全面提升学生的核心素养，获得综合运用能力。本文尝试在数字图像处理课程教学过程基于深度学习路线建立知识体系，探索数字图像处理教学新模式，以挖掘学生作为学习主体的主动性、创造性和积极性，帮助学生建立知识的深层次理解，同时也提升学生的综合运用能力。

一数字图像处理课程教学特点

作者所在学院的《数字图像处理》课程教学中，存在以下几个问题：

一是覆盖知识点多，教学难度大。数字图像处理课程主要讲授图像生成基础知识和图像处理技术基本原理，涵盖图像去噪、图像增强、图像复原、图像分割、图像特征提取和图像识别等多模块内容，涉及知识面广。大多数知识点以线性代数、概率论为基础，同时与信号处理、数据结构、图形学等课程内容交叉，知识艰涩，学生理解和掌握难度大。

二是存在授课方式传统单一的问题。目前授课方式以传统的课堂教授为主，采用多媒体资源进行教学，学生采用被动方式学习。学生在学习容易理解、案例丰富的如图像平滑、灰度提升等知识点时兴趣较浓，但是面对需要演算、推导的练习部分时表现淡漠，接受速度慢，教学效果不尽如人意。

三是实践环节薄弱的缺点也比较突出。数字图像处理课程是一门非常注重理论性和应用相结合的课程，目前课程的实践环节包括实验课程和毕业设计，实验课时少，设置的内容覆盖知识范围小，难以锻炼学生动手能力和解决实际问题能力。同时，实践环节的内容往往与本学科前沿知识脱轨，无法反映新技术的发展。

二基于深度学习的数字图像处理教学模式初探

（一）数字图像处理课程的深度学习路线

深度学习指学习者通过批判学习新知识，与已有知识进行整合，形成对学习内容的理解，建立单一知识与整体框架的联系，并能够运用所学对实际问题进行分析和決策进而解决实际问题，实现知识的内化，从而超越较低的思维能力，获得高阶思维能力的学习。数字图像课程深度学习路线如图1所示。

作为深度学习的准备工作，教师必须首先充分了解课程目标与课程内容之间的关系，设计学习目标和学习内容;而后通过预评估了解学生的学科基础、已具备的操作技能、需求和预期效果;根据预评估结果，教师补充先期知识或用于建立联系的背景旧知识，学生进行新旧知识的整合，获得理解;最后学生对于知识进行深度加工，不仅能阐述、解释知识，并完成知识的应用和迁移。在此过程中，一直贯穿评价和反馈，以便学生修正学习方法，完成深入学习。

（二）基于深度学习的数字图像处理课程课堂教学

在课堂教学中，可以根据“课前准备-新旧知识整合-深度加工-评价”这样的路线开展教学活动，拟制订深度课堂教学框架如图2所示。

1 课前准备阶段包括设计学习目标和内容，预评估和营造积极学习气氛三方面内容。

教师梳理完数字图像处理课程知识点结构后，根据主题划分为图像增强、图像变换、图像恢复、图像分割、图像识别等单元模块，形成清晰的框架。在每个模快开始教学前，将其要解决的关键问题、教学目标、学习任务进行发布，使学生明确学习任务和目的。同时发放调查问卷，通过学生的反馈摸清学生已有的先期知识和学习风格。

此外，为了促进学生间团结协作，营造积极向上的氛围，将学生划分为学习小组或课题小组，使学生间相互督促，共同学习。

2 新旧知识整合阶段用于预备与激活先期知识，获取新知。根据学生的调差反馈，教师课前事先发布补充先期知识或用于建立联系的背景旧知识，提醒学生做好预习。课堂教学时尽量采用启发式教学或者案例式教学，以激活旧知，讲授新知。学生通过课堂学习，课后复习，进行新旧知识的整合，并通过练习与测试的方式深化认识，获得初步理解。

比如在学习直方图变换方法前，补充直方图在图像质量判断中的作用，并利用发布Photoshop演示其自动色阶和替换颜色的功能，激发学生学习的兴趣，及对直方图均衡化的思考。

3 深度加工阶段要求教师发布案例，要求学生运用已习得的理论知识进行分析、判断，并将这些知识应用于实际案例的处理。学生以小组合作的形式完成任务，形成最终作品，并在课堂上展示作品，汇报完成过程，总结经验。此过程中学生通过分析、交流、合作完成综合应用，进一步建立起知识之间的联系，逐步完善自我知识体系。

此阶段一般在实践环节中完成。比如在图像增强的实验课中发布一系列质量退化的图片，要求学生运用所学知识分析质量退化原因，选择最适当的方法进行调整。或者在综合实验中布置二维码识别、车牌分割、人脸识别这样紧跟时代应用潮流，容易激发学生学习欲望，并有一定科研价值的课题，在某种程度上也锻炼了学生的自学能力。

4 评价阶段中，教师在课堂上对学生作品及时进行等级评估，并给出反馈意见。其他学生也可进行评价。学生通过教师和他人的点评诱发反思，修正学习方法，完成记忆、思考、理解、应用和迁移的整个深度学习过程。

实践教学是数字图像处理课程的重要环节，由上述可知，它已经作为课堂教学的一部分，充分融入深度教学框架中。学生在理论知识与实践知识相结合的教学活动中，能够不断提升实际运用能力，培养创新思维，达到深度学习的目的。

结语：

综上所述，数字图像处理课程的深度教学模式存在很多的改进空间，例如可以利用线上环境建立发布知识的平台，研究学习小组公平、高效的合作方式等，在后续的工作当中，需要进一步做到优化和完善，使得基于深度学习的数字图像处理教育模式能够发挥其应有的效果。

参考文献：

[1] 蒋斌，张秋闻，黄立勋. 数字图像处理课程教学模式研究与探索[J].河南教育（高校版），2018（11）：68-71.

[2] 王云峰. 基于C-CDIO模式的"数字图像处理"课程教学改革与探讨[J].现代信息科技，2019，3（8）：99-100+103.

[3] 史彩娟，黄晓红. 基于创新型研究生培养模式的数字图像处理与分析课程教学改革初探[J].中国教育技术装备，2018（19）：93-94+105.

作者简介：柴桦（1978.12—），女，湖南长沙人，土家族，硕士学历，讲师职称，研究方向：图像处理、计算机网络。