数字图像处理课程教学实践与思考

张育中 卢荣胜 董敬涛 杨 蕾 郎贤礼

合肥工业大学仪器科学与光电工程学院，安徽 合肥 230009

数字图像是日常生活中随处可见的一个重要信息载体，在工业测量和科学研究等相关领域应用十分广泛。近年来，随着人工智能技术、电子技术以及计算机处理技术的迅速发展，数字图像处理在新理论研究领域发展迅速，在应用领域得到了极大的拓展。为满足社会对相关技术人才的需求，很多高校在本科阶段和研究生阶段均开设了数字图像处理及机器视觉等相关课程。然而，数字图像处理是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的课程，涉及内容多且更新快。因此，该课程的课堂教学在教学内容组织、教学方法以及学生考核机制等方面均有较高的要求。

合肥工业大学仪器科学与光电工程学院的光电信息科学与工程专业（以下简称“光信专业”）是省级专业综合改革试点专业，重在培养学生在光电信息方向、机器视觉方向、光电传感与测试方向等光电信息科学与工程领域宽厚的理论基础以及工程创新实践能力。目前数字图像处理课程是光信专业的必修课程。本文以合肥工业大学光信专业的数字图像处理本科教学平台为依托，结合数字图像处理课程对学生基础知识、创新能力和综合素质等方面的培养要求，运用教育目标理论对该课程的课程体系与教学内容、教学方法与教学手段、以及学生考核评价机制等方面进行教学研究，探索出适合该课程的教学体系，从而调动学生在理论教学和实验教学中的积极性，加深学生对相关教学内容的理解。同时，实施学校以学生为主体、教师为主导的“两元论”新型创新教学模式，形成有一定深度和推广价值的教学成果，更好地体现学校“工程基础厚、工作作风实、创业能力强”的人才培养特色。

一、课程简介及教学现状分析

（一）课程简介

数字图像处理课程是光信专业本科高年级的专业必修课，是对前面专业课程理论知识学习的应用，同时也是后续专业课程和生产实践等课程的基础，在整个专业课程体系中占据着重要的地位。该课程教学的主要目的是要求学生在掌握基本概念和基本理论方法的基础上，可以针对具体的实际问题给出相应的解决方案，并在一定的硬件平台上实现相应的程序代码，进而完成较为复杂的工程问题。本课程的教学内容主要包括数字图像处理的基本概念与特点、数字图像处理基础、图像处理编程基础、空域与频域的图像增强、图像压缩、图像形态学及其应用、图像分割与边缘检测、图像目标识别等知识点。本课程在教学中强调实用性，要求学生在掌握基本概念和基本理论方法的基础上，可以对具体的实际问题给出一定的解决方案，并实现相应的代码编写。

（二）教学现状分析

正如上面所述，数字图像处理是一门迅速发展的新兴学科，随着科学技术的发展，学生需要学习的知识及内容在不断增加，而学习时间没有变，这就对学习效率提出了更高的要求，给这门课程的教学带来了挑战。目前，在数字图像处理课程的教学中普遍存在以下几个方面的问题。

1.重基本理论讲解，忽视算法在工程应用中的具体实现。受课程学时的限制，本课程的课堂教学重在对图像处理基本算法背后的数学原理进行讲解，忽视了引导学生对图像处理算法具体实现细节的掌握，不利于学生创新实践能力的培养，也会让学生逐渐失去对课程的学习兴趣。

2.课程考核模式较为单一，以理论知识考核为主，缺乏对实践能力的考核，最终很难真实反映学生该门课程的实践掌握能力。

3.实验教学环节得不到重视。数字图像处理这一课程应用性很强，但目前教学环节实验内容安排较少或者没有安排。有些实验内容安排滞后，与日益发展的图像处理技术不匹配，无法做到因材施教和分层培养，不利于创新型人才的培养。

二、课程内容的整合和优化

课程组结合光信专业人才培养目标，精选课程内容和实验项目，制订了数字图像处理课程教学大纲，重点强化学生应用能力和创新能力的培养。课程的理论课时为40 学时，实验教学时间为1 周，使用的参考教材为冈萨雷斯和伍兹编著的《数字图像处理》（第三版），以及相应的MATLAB配套实验教材。学生通过该课程的学习要达到以下基本目标：了解数字图像处理概念，掌握数字图像处理基本理论，主要包括空域图像增强技术、频域图像增强技术、图像分割、图像识别等；熟练使用MATLAB等常用的图像处理工具；基于所学基本理论知识，可独立解决一些简单的数字图像处理实际问题。

数字图像处理课程理论知识架构体系庞杂，课程组在实际教学中建立了一定的课程框架，主要包含：图像采集与获取、图像增强、图像恢复、图像分割、图像识别以及图像压缩等环节。针对每个模块内的基本知识点，主要结合教材内容进行讲解，对于一些教材中还没有及时更新的知识点，在教学内容设置上增加学术研讨模块，首先给定这些主题，要求学生通过文献检索的方式整理该主题的相关内容，最终在课堂上进行汇报和讨论。此举也是将学术研究理念融入整个教学环节，提高学生学习参与度的一种方式。

在实验课程教学内容的安排上，课程组引进数字图像处理领域较新的研究成果和发展方向作为实验主题，将课程实验内容分为两大类：基础算法类实验和综合设计类实验。要求学生不仅能够利用MATLAB 实现基本算法的源代码编写，还能利用MATLAB 和OpenCV 开发实际应用项目。通过实践来锻炼学生分析问题、解决问题的能力，从而培养学生主动学习的兴趣和科技创新能力，为就业或进一步深造奠定较好的实践基础，并积极引导学生在该实验课程所学到的知识应用于各类竞赛中或大学生创新项目中。其中，基础算法类实验要求学生结合某一算法，利用MATLAB 或OpenCV 对给定的图像进行处理并进行分析，得出实验结论。主要的算法包括图像的傅里叶变换、灰度变换、直方图均衡化及匹配、图像的空间滤波器设计、图像的频域滤波器设计、图像的膨胀、腐蚀、粗化、细化等形态学操作算法、图像分割以及图像识别等算法，具体实验内容和要求如表1 所示。通过要求学生编写这些算法的核心代码，并演示出相应的实验结果来加深学生对数字图像处理概念和算法的理解。此外，综合设计类实验不限定具体的实验题目，教师可结合目前学术最新研究成果和企业对该门课程应用方向的实际需求情况，设计相应的实验内容，要求学生通过调查研究、文献资料查找、方案论证以及程序设计等过程完成整个实验，着重培养学生的动手实践能力和创新能力。

三、教学方法和手段的探索

以学生能力培养为导向，结合工程教育专业认证标准要求，针对数字图像处理课程的特点，在学生了解基本算法的基础上，注重使用现代化教学手段和虚拟实验平台（MATLAB 和LabVIEW），以案例或情景为载体的教学模式模拟仿真算法实际运行的效果，加深学生对基本原理与方法的理解。

本课程理论教学模式分为两大块：讲授法教学占28个学时，案例教学占12个学时。讲授法教学主要讲解数字图像处理的基本概念以及理论基础，重点引导学生对本课程理论知识的学习，帮助学生建立完整的知识框架体系；案例教学主要根据学生已经学习的理论知识，对重点的图像处理算法和简单的图像处理实例项目进行实际动手能力的训练。在教学过程中，课程组秉承以学生为主体、教师为主导的“两元论”新型创新教学模式，在课堂教学中引入“翻转课堂”的教学模式。在前述课程框架搭建的基础上，让学生自行思考每个环节的初步解决方案，并要求学生课下自行补充理论知识。课堂学习过程中可以先由学生讲解，然后是学生小组之间的讨论和互动，将知识进行内化，最后授课教师根据学生的理解程度进行适当的补充，并在课程基本内容的基础上，结合学科发展的最新研究成果进行延伸，引导学生进行创新思维训练。

数字图像处理的实验教学部分以学生为主，其中研讨式教学、体验学习以及自主学习环节占80%，演示教学环节仅占20%。其中MATLAB 等开发工具的学习以学生自学为主，要求在课外进行熟练操作，实验项目在完成指定的基本实验内容后，学生可以根据个人兴趣进行独立的项目设计环节，教师全程参与方案的讨论和指导。此外，为进一步提高学生的学习兴趣和主动性，教师可以鼓励学生自己设计课题，以小组竞赛的方式来提高学生获取知识的能力。

四、考核评价机制的建立

该课程是一门实践性很强的课程，教师除了强调理论知识学习，还需关注学生利用所学知识解决实际问题的能力，因此在课程考核中，理论知识和实践能力考核均要体现。期中及期末考试中主要对基础理论进行考核，而在平时的作业、实验教学等环节中更加侧重考查学生的实践能力。其中平时布置的作业必须是开放性的课题，要求学生带着学术研究的理念去完成作业，最终的作业呈现要为具体的问题提供一个完整的解决方案，并附有完整的程序代码等。

课程组结合中国工程教育专业认证标准规范，制订详细、具体、可衡量的评价指标，形成评分表，并结合学生的实验报告、设计报告、作业、课堂表现、课程考试成绩等指标，通过满意程度给出量化分数，从而计算达成度评价结果。同时通过学生能力培养达成度的评价和反馈结果，不断修订教学内容和培养方案，以实现教学的持续改进。

五、结语

文章以学生能力培养为导向，结合工程教育专业认证标准要求，对光信专业的数字图像处理课程进行了教学改革研究。在教学过程中，课程组通过优化课程理论教学和实验教学内容，强化了学生解决工程实际问题的能力。在教学方式上，课程组采用“翻转课堂”以及“实际应用案例驱动”等灵活多样的教学模式，最大限度地调动了学生学习的主动性和积极性。案例教学贯穿整个教学过程，一方面，通过基础算法类实验教学加深学生对教学内容的理解；另一方面，通过设计具有开放性、研究性、综合性的综合类实验项目，培养学生创新意识和工程实践能力。该教学模式在光信专业2015级、2016级本科生中进行了完整的课程教学实践，学生的考核目标评定结果表明，该教学模式对学生实践能力的培养具有积极的促进作用，可以较好体现学校“工程基础厚、工作作风实、创业能力强”的人才培养特色。