基于理论实验考核综合改革的《数字图像处理》课程实践

钟丽辉，赵毅力，苗 晟，禹月昀，戴正权

（西南林业大学，湖南 长沙 410205）

《数字图像处理》是电子信息类专业的一门专业课，且该门课程理论性和实践性强。该课程通过理论学习后，要能够利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、分割、特征提取、编码和识别等。学生通过对本课程的学习，要求深入的理解数字图像处理的基本概念、基础理论以及解决实际工程项目问题的基本思想方法，掌握基本的数字图像处理处理技术，了解与各个处理技术相关的应用领域，并能够创新地解决实际复杂的工程问题[1-3]。

《数字图像处理》课程以微积分、概率统计、随机过程，信号与系统，数字信号处理和程序设计等课程基础课程，广泛应用于几乎所有学科领域。教学过程中，数学推导繁琐，并且将数学应用于图像处理技术中进行理解比较困难，但这是《数字图像处理》的灵魂和本质；实验课程需要将图像处理的技术，即数学转化为程序实现，一个一个图像处理技术实现后，还需要能够综合利用这些技术解决实际项目工程问题，故实验课程内容多，学时非常紧张，故有的同学感觉理论和实验均比较困难。因此《数字图像处理》理论和实验教学过程中，如何对整门课程进行改革，来帮助学生掌握理论、原理和工程算法的基础上，提高学生解决实际工程项目问题的能力，是该课程建设中急需解决的关键问题[4-6]。

1 目前理论实验和考核过程中存在的问题

1.1 理论教学过程中存在的问题

目前该课程开设在大三下学期，以前理论学时32学时，现在新的培养方案，理论学时只有24学时，缩减了8学时。内容颇多，学时紧张，理论课基本只能讲解原理，无法顾及图像处理算法的程序实现问题；而且数字图像处理讲授过程中，数学公式较多，内容抽象，老师向学生讲解时，部分学生对原理内涵的理解产生畏难心理，学习的积极性和主动性有待提高，学习的兴趣和潜能有待进一步激发。

1.2 实验教学过程中存在的问题

实验学时24学时，每两个学时的实验完成跟理论课一致的实验内容，目前实验课基本只能达到以下两点：一是通过实验，学生对数字图像处理的基本原理有深入的理解；二是图像处理的理论转为处理算法程序设计实现的能力。通过图像处理项目实践培养和提升学生解决复杂工程问题的能力比较欠缺。

1.3 考核过程中存在的问题

现有的教学以考试为主，考试为上机编程处理图像，同时结合平时成绩和实验成绩对学生进行评定。忽略了项目实践能力、知识的综合应用能力和解决复杂工程项目的能力。

2 理论课程的改革实践

目前24学时理论教学的教学内容和学时安排如下：教学内容为绪论和视觉传导机理（2学时），图像处理基础（2学时），图像的算术运算（2学时），图像的几何预算（2学时），图像的灰度变换（2学时），图像的空间域滤波（2学时），图像的傅里叶变换（2学时），图像的频域滤波（2学时），彩色图像处理（2学时），形态学处理（2学时）和图像分割（4学时）。为了解决上课公式繁多，相对枯燥的问题，提高学习的兴趣，增加学生的积极和主动性，提高对理论的深入理解度，采用了两种相对有效的方式：其一，上课进行小组分组，每组根据班级人数在4～6位同学一组，上理论和实验课的时候坐在一起，课堂互动的时候，可以选择小组竞赛等方式，增加互动效果；同时组内同学相互讨论，提高学习的效果；其二，上理论课的时候要求每位同学把自己的笔记本电脑带教室，每一个相对独立的理论讲解完场，授课老师给出相应的Matlab函数，学生当即自己调用函数尝试最简单的图像处理方式，教师现场指导，并根据学生的反馈对理论内容进一步做相应的解释。带上数字图像处理的运行环境的分组理论教学，授课效果得以大幅度地提升。

3 实验课的改革实践

在理论课，学生已经掌握了数字图像处理的理论及实现理论的Matlab函数。所以将实验内容进行难度和综合性提升。如第二次读图像和算术运算的实验，改革前的实验内容为：1.从Matlab图像库中读取二值，灰度，真彩和索引图像各一幅并显示；2.一次性将文件夹中的150幅图像读取并显示；3.读取图像，分别尝试图像的加法，减法，乘法和出发运算；改革后的实验内容为：1.采用算法运算对图像A和图像B进行处理，将图像A隐藏在图像B中，实现信息隐写，得到图像C，要求图像B和图像C在视觉上没有任何差异；2.利用读图像的方式，对血管进行重建。根据拍照得到的血管平行切片数字图像100张，格式均为BMP，512×512个像素。单从实验内容就可以得出，在理论课改革的基础上，实验课就可以顺利进行改革，提升每个实验的难度和综合性，并且通过实验将三维重建和数字水印等知识融会贯通。提升学生解决复杂工程问题的能力，同时也提高了同学们对《数字图像处理》的兴趣，使学习变为主动和积极。

4 考核的改革实践

由于本课程以实际操作为主，原来要求学生掌握数字图像处理的基础理论，然后通过编程处理把理论知识内化，故考试一直采用无纸化上机考试，考试用软件为：Matlab。成绩评定：平时成绩和实验成绩占总评成绩的30%，上机考试成绩占总评成绩的70%。现在考核采用做一个综合的小项目方式进行考核。在学期中间，学生对《数字图像处理》有一定的认识的情况下，两人一组自由组合，根据班级人数，任课教师出20多个题目，每组抽一个题目，在该门课程结课两周后，每组学生带着做好的设计报告及其编写好的程序，现场讲解整个小项目解决思路，方案及其程序实现的效果，教师分别对两位同学进行提问，该环节占整个考核的80%，平时和实验成绩占20%。考核出的小项目需从图像的增强，即预处理（多种增强方法的尝试和综合）开始，边缘检测，形态学处理和图像分割等最终实现如车牌字符的分割，木材三种缺陷的分割等。这样弥补了原来一直的考核方式存在的问题，即考核了项目实践能力、知识的综合应用能力和解决复杂工程项目的能力。

5 结束语

为解决原来教学中存在的问题，如理论公式繁多枯燥，原理理解深奥隐晦，学生没有主动，积极和兴趣，还有如何将理论转为实践，并且将实践能力提升，让学生具备解决复杂工程问题的能力。我们对《数字图像处理》这门课进行综合系统的改革，首先学生4～6位同学一组，理论和实验课每组集中坐一起，方便交流讨论，同时开展组间竞赛，增加互动，提升课堂教学氛围，而且要求每位学生携带数字图像处理运行环境进课堂，将相对独立的理论知识点讲解完成后立马在运行环境尝试相应的理论部分的函数；然后，对实验内容全面升级，实验提升难度和综合度，并将教材外的图像处理的知识通过实验方式呈现给学生，开阔学生的视野；最后对考核采用综合小项目实现方式，两人一组，对整学期知识点的综合应用，解决实际工程复杂问题。三个部分改革是一体，相互融合相互支撑，完全达到了该门课程的教学目标，也完全符合现在工程认证理念下对该门课程的要求。