数字图像处理课程建设与教学探索

2020-01-01王伟鹏

数字通信世界 2020年12期

王伟鹏

（闽南科技学院光电信息学院，福建泉州 362332）

0 引言

《数字图像处理》是计算机和通信电子类等工科专业开设的一门应用型课程，其理论与实践被广泛应用于安防、医学、地理和影像娱乐等方面。自20世纪80年代以来，图像处理技术得到飞速发展，课程所涉及的众多技术一直是计算机和机器视觉领域的研究热点，具有覆盖面广、交叉性强、更新速度快和实践要求高的特点。

《数字图像处理》的教学内容大体上包括图像增强、图像去噪、图像变换、图像锐化、图像分割和形态学运算等。随着现代科技的日益完善和快速更新，不断涌现出众多图像处理新理论、新方法和新技术，并且逐渐在实践工程中得到应用推广。经过大量的实践教学和研究发现，学生在接收新知识的过程中，容易由于理论内容的晦涩难懂和复杂公式的验证推导而出现低迷的学习情绪，甚至会有厌学、弃学现象。因此，如何改进教学方式，提高课堂教学效率和学生的学习热情，是值得广大任课教师关心和探讨的问题。

1 传统课程教学的局限

本门课程的传统教学方法一般是以应用为导向，倾向于解决图像处理中最基础、目的性较强的问题。在课堂教学中，教师按照教材顺序讲授每个章节的知识点，重点介绍算法原理和演示处理效果。学生一方面在课堂上掌握理论要点，另一方面在上机实验课上通过验证性编程巩固知识点。但在实际过程中遇到新问题、新项目时，多数学生缺乏分析能力和实际动手能力，难以应用所学知识灵活解决问题。纵观本门课程的教学方式与学习状态，总结存在的主要问题如下。

（1）学习积极性有待提高。本门课程需要掌握的理论基础较多，理解难度较大，涉及领域较广，并且与几何代数、信号与系统等课程交叉关联。此外，教学过程侧重于传统数学公式的推导，专业知识的讲解过于抽象化，学生往往需要有扎实的数学功底和一定的空间想象能力，才能将知识点融会贯通。因此，学习本门课程的难度系数较高，容易导致学生对专业知识的理解产生畏惧心理，从而降低学习积极性和主动性。

（2）教学内容有待更新。当前图像处理技术日新月异，规划教材与参考书中的内容体系发展与国际前沿相比较为滞后，教师难以全面把握最新研究热点和动态，学生无法接触到前沿知识与技术，因此传统的课堂教学方式和教材内容很难适应现代化教学的需求。

（3）实践能力有待加强。传统的教学过程一般包括理论教学和实验教学两部分内容。在实验教学环节，由于课时数有限，教师通常仅对最基础的经典算法进行验证性实验，比如图像增强算法中的直方图均衡和对比度展宽；图像去噪算法中的均值滤波器和中值滤波器。这对学生理解基础知识有较大帮助，但是缺乏关于工程实践和科研项目的考虑，学生难以触及课堂以外的新方法、新技术，导致应用面偏窄、实践能力较弱、应变能力不足。

（4）考核评价体系有待完善。现有的课程考核评价通常以考试成绩为主，以实验成绩和平时成绩为辅对学生进行综合评定。但是没有充分考虑学生的创新能力、开发能力和方案设计能力，同时忽视了科研项目和工程实践方面的评价，因此无法真实反映学生对课程知识的掌握和应用水平。

2 课程建设与教学探索

2.1 优化教学过程

传统的数字图像处理课程侧重于教师主动“讲”、学生被动“听”，随着内容体系的深入，知识的掌握难度增加，到中后期学生往往无法理解透彻，甚至会出现厌学心态。针对这些弊端，探索“教”“学”互换、互助互长的方式，即教师不再一味地单向传授知识，而是充分与学生互换角色，互学互助，授课期间留出一定的时间指导学生尝试新课程内容的备课、讲解与提问，加强学生的自主认知能力和协作认知能力。例如，讲授图像增强的章节时，用于演示效果的测试图像可由学生自主搜集，拍摄低对比度照片作为素材，分享拍照经验，分析成像效果。引导学生利用图像增强的课堂知识改善照片质量，提升学生的认知能力和实践能力，激发学习潜能和积极性。

2.2 更新教学内容

现有的数字图像处理普遍存在教学内容陈旧，缺少与该领域前沿技术相关联的热点问题探讨，因此无法做到与时俱进，学生面临实践项目时，难以将课堂上的理论知识应用到工程当中去，这将限制学生的思维创新能力和实践动手能力。由此可知，需要对课程的基础教学内容进行更新，引入该领域的最新研究动态作为扩充内容。

（1）删减教材当中偏理论、偏陈旧、无实际应用意义的图像处理算法，增加当前主流、高效、有实践经验的算法作为补充，逐步完善教学内容。以图像去噪的章节为例，现有教材大多介绍均值滤波和中值滤波这两类经典的平滑滤波器，但这些方法由于效率低下很难在实践中推广，因此可引入主流的、高效的新算法作为更新补充，比如既能平滑细节又能保持边缘的双边滤波器，在工程项目中已实际应用的BM3D算法和非局部均值滤波算法。

（2）构建核心专题内容，形成以专题基础和专题扩展为两条主线的课程体系。根据专业目标、应用领域和学生的知识掌握程度，对不同章节内容进行分解再整合，深化知识体系结构。例如，构建图像复原算法的核心专题，结合专业人才培养方案将理论性较强的几何变换、频域变换和滤波器等章节分支作为基础内容，将实践性较强的工程案例作为扩展内容，例如与生活相关的水下、雾天和雨天图像复原算法，以加强学生的兴趣与关注度。

2.3 扩充实验设计

实验课程教学是提高学生实践能力与思维创新能力的重要环节。现有的实验教程通常以验证性实验为主，学生编程复现算法的处理效果，当中往往缺乏设计流程和主观效果的分析，且单一的标准答案容易僵化学生的思维。因此，探索实验教学与内容的设置，可保留小部分验证性实验，补充开放性算法设计实验。比如针对图像分割的问题，可指导学生采用阈值法、边缘检测和区域生长等方法，也可通过调整参数获取不同的分割效果，再引导学生相互讨论和对比，分析各种方法的优势与局限，鼓励学生发散思维，提出创新点，挖掘新方法。

2.4 完善考核形式

传统的课程考核以笔试为主、操作为辅，该模式对学生的思维创新意识与综合能力培养不足，难免出现生搬照抄、死记硬背的学习困境。为了充分发挥考试价值，激发学生内在潜能，探索构建实践能力与创新能力为主导的考核形式。新的课程考核方案包括三个环节的内容：一是平时考核，将出勤率、课堂互动、随堂测验与课后习题的完成情况列入平时考察范围，重点围绕章节知识的理解掌握情况进行分等级评价；二是实验考核，具体指上机实验的完成情况，包括图像处理算法的实现效果、编程的工作量与语法规范；三是期末考核，采用提交作品和设计报告相结合的形式，根据作品方案的创新性与实现效果、代码的编写与调试、报告的逻辑性与文字表述能力综合评定成绩，重点考察学生的设计思路、理论分析能力、解决问题的工作能力和创新能力。课程总成绩由这三个环节按比例加权，平时成绩和实验成绩分别占20%，期末成绩占60%。新考核形式克服了传统考察的局限，能够更客观公正地评价学生的知识掌握度和综合应用能力。