新工科“数字图像处理”课程教学改革研究

张 磊，许 淼

(1.长江大学 电子信息学院，湖北 荆州 434000；2.长江大学 档案馆，湖北 荆州 434000)

0 引言

数字图像处理技术是当今信息科学的热点研究方向，被广泛应用于生物医学、工业检测、智慧农业、智能交通和航空航天等领域[1]。“数字图像处理”是一门核心专业必修课，具有理论性强、实践性高等特点。一方面，人工智能成为未来社会发展的必然趋势，各个高校都在如火如荼地大力建设人工智能专业，而数字图像处理技术作为人工智能领域中的一个重要分支，将为学生提供进一步深造的研究方向。另一方面，数字图像处理技术凭借着广阔的应用前景为学生提供了良好的就业机会。特别是随着“新工科”概念的提出，各个高校强调理论教学、实验教学和科学研究为一体[2]，把学生培养成基础理论扎实、实践能力强、创新思维高等复合型工程技术人才，作为电子信息类专业的人才培养导向。在“新工科”背景下，如何提高“数字图像处理”课程的教学质量，提升学生的理论基础、实践能力和创新能力，适应新工科建设的人才培养目标，成为亟须解决的新问题。

1 课程教学现状及存在的问题

目前，“数字图像处理”课程一般采用理论教学与实验教学相结合的传统教学模式，其主要特征表现为教师授课、学生听课。然而传统单一的教学方法和手段往往枯燥乏味，理论学习也较为抽象生涩及缺乏实际的应用案例，致使学生难以牢固而深入地掌握基础理论方法，从而抑制了学生的学习热情，进而又束缚了学生创造性思维的开发。因此，探索一种符合新工科要求的优良教学模式，促使学生乐意学易于学并学以致用，显得尤为急迫[3]。文章以讲授“数字图像处理”数年的经验，分析总结出该课程当前主要存在以下问题。

(1)学生的学习兴趣需要进一步激发。数字图像处理技术的数学理论基础较高，一些算法中的公式多而繁杂、难以理解，而传统教学偏重理论公式的讲解，教学内容也相对抽象，学生势必产生畏难学习心理，学习主动性和积极性都不高。

(2)理论算法的讲解需要进一步形象生动。数字图像处理技术涉及的算法广泛，对理论基础要求很高。教师需要进行知识关联，巧用形象的比喻，设计生动的课件，促进学生深入的理解理论算法本质。

(3)实践能力有待进一步加强。通常情况下“数字图像处理”课程的教学注重理论讲解和简单的编程实验，缺少对学生科研项目实践和社会实践的考虑，学生虽了解了基本的理论算法，但不能有效地将所学知识用于解决实际问题。

(4)创新型新算法有待进一步丰富。对于新工科高校学生的培养，其目标不仅是需要培养出能解决实际问题的工程师，还需要具备与时俱进的创新型能力[4]。因此教学过程中需要结合科技前沿和社会需求，提升学生利用创新型思维和新兴算法高效解决问题的能力。

(5)考核方式有待进一步完善。一般课程考核都采用闭卷考试或大作业的形式。以上方式忽略了过程考核，学生缺乏学习积极性，并存在考前或课前突击的现象，在很大程度上不能客观全面地反映学生学习的掌握情况。

2 课程教学改革探究

2.1 “自主化+共享化+互动化”三位一体的教学模式

(1)促进学习能力自主化。为提高学生自身在课堂教学中的主体地位，可定期组织学生走上讲台汇报学习内容分享学习经验，或者创建学习兴趣小组，采用小组讨论的方式让学生在紧张活泼的氛围中自主完成相关内容的学习，其中，老师起着引导和辅助作用(见图1)。

图1 “数字图像处理”课程改革模式

(2)实现学习资源共享化。教师可以创建相关网络平台，如QQ群、微信群、微博、课程门户等，鼓励学生加入并积极建立学习资料库，从而实现学习资源共享，有益于老师、学生之间的充分交流，共同学习共同进步。

(3)提高教学过程互动化。老师可以激励学生将课程所学或兴趣爱好设计成作品在相关网络平台进行展示和交流，一方面能够借助互联网思维创新传统学习方式，激发个人的学习兴趣；另一方面可以在与老师或同学的互动中汲取建议，进一步完善设计作品，从而提升个人实践能力。

2.2 “理论+实践+创新”三位一体的教学内容

(1)基础理论实际化。“数字图像处理”涉及的理论较多而且过于抽象，学生难以理解且学习热情不高，可通过大量实际生活案例[5]，讲解相关基础理论，促进学生理解抽象的概念，降低理论学习的难度。例如，讲解直方图均衡化的过程中，可以利用手机拍照采集较为昏暗或较为明亮的照片，再利用相关理论来做处理以改善图像的质量。

(2)实验设计项目化。目前，课程的实验环节往往是学生按照事先编制好的实验指导书，完成某一方法，各个实验之间缺乏连贯性，学生的主观能动性有待加强。为改善实验内容提高学习效果，可选择实际生活中的应用，采用项目化实验教学模式[6]，将项目分解成不同实验子项目，从而进一步激发学生的学习兴趣，提高解决实际问题的能力。例如，可以设计简单的人脸识别系统、指纹识别系统等，将其分解为预处理、图像分割、图像识别等子项目。

(3)教学内容创新化。目前开设的“数字图像处理”课程一般只讲授传统算法，如图像变换、空域滤波、频域滤波、图像分割等。而当前人工智能技术方兴未艾，在数字图像处理领域有着十分广泛的应用，如基于深度学习方法的目标识别、行人检测、图像分类等[7]。为此，可以在教学过程中引入一些前沿科技，帮助学生开阔视野，紧跟时代发展需求。

2.3 优化课程考核评价体系

(1)多元化课后作业。课后习题往往千篇一律，学生直接照搬书本知识而不知其实质，并且经常会出现作业抄袭的现象，很难客观地评价学生的实际能力。为适应新工科对学生综合素质的要求，需要丰富课后习题的类型，可以让学生解决自己感兴趣的实际问题，或者积极申报校内外各类创新实践项目等[8]，提升自身实践能力和综合素质。

(2)创新化考核评价机制。现有课程考核多采用闭卷考试的方式，常规的填空题、选择题和计算类题往往无法真正衡量学生的实际能力，所以可考虑增加项目规划、项目设计、案例分析等开放性题型，提高学生的开放性和创造性能力，达到学有所用、学以致用的目标。

3 结语

文章分析了“数字图像处理”课程的教学现状及问题，探究了新工科背景下“数字图像处理”课程的教学模式、教学内容和课程评价机制。提出自主化-共享化-互动化三位一体教学模式、理论-实践-创新三位一体教学内容，创新课程考核评价体系，可以为高校“数字图像处理”课程教学改革提供参考。