OBE 理念下“数字图像处理”课程案例教学探索

刘姝廷，张文波，刘 芳

（沈阳理工大学 辽宁 沈阳 110159）

OBE 是一种以成果为目标导向，以学生为本，采用逆向思维的先进教育理念[1-2]。伴随着新工科建设理念，案例教学[3-4]、混合式教学[5]、一体化教学[6]等教学方式在高校中广泛应用。“数字图像处理”课程是电子信息工程专业开设的一门技术性和应用性并存的专业主干课。通过该课程的学习，学生了解数字图像处理的国内外研究与应用现状，掌握数字图像处理的基本概念、原理和常用的处理方法，具备解决电子信息工程应用问题的初步能力，为学生日后在电信、计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。目前，该门课程的教学主要采用教师理论讲授的方式，学生在学习过程中参与性较低，学习效果不理想。北京化工大学尹嫱提出了以实践案例为引导的“数字图像处理”教学改革，太原工业学院张俊生进行了“数字图像处理”案例化建设研究，淮南师范学院蔡俊探讨了案例化“数字图像处理”实验设计[6]。也有很多高校将课程思政元素融入“数字图像处理”课程[7-9]，在学生素质培养方面起到很好的作用。中国矿业大学蔡利梅对思政教学的模式和内容进行了设计。山西大学张丽红构建了课程思政体系，将思政元素全面系统地融入课程教学。由此，本文提出在OBE 理念下对“数字图像处理”课程进行案例教学探索。

1 数字图像处理课程教学现状

“数字图像处理”课程要求学生了解图像处理、分析和理解的关系，了解当前数字图像处理的发展趋势、新技术及新应用，掌握常用的数字图像处理方法，包括图像增强方法、几何变换方法、图像分割方法、噪声抑制方法、锐化方法、二值图像处理方法、图像复原和编码方法，能较为熟练地用Matlab 语言编写常用的数字图像处理算法。未改革前，“数字图像处理”课程以主讲教师理论讲授为主，课后通过作业巩固知识。在课堂上，学生依靠认真听讲完成本课程的学习。而“数字图像处理”课程涵盖诸多繁复冗长的算法公式和算法思想，学生难以深刻领会。因此，主讲教师在进行课堂互动时，学生的参与度较低。同时，在该课程考核部分，期末考试比重较大，达到总分数的80%，主讲教师通过期末考试来考核学生对于数字图像处理的基本理论、分析、常用图像处理方法等内容的综合运用情况。

2 基于OBE 的数字图像处理案例教学设计

2.1 基于OBE 的课程教学目标

课程组调研了近五年来用人单位对电子信息工程专业人才的能力需求，又根据现有的沈阳理工大学电子信息工程专业人才培养方案，制订了该课程的教学目标，教学目标1 要求掌握图像增强方法、几何变换方法、图像分割方法等普通的数字图像处理方法，建立用计算机解决工程问题的逻辑思维方式。教学目标2 要求能较为熟练地用Matlab语言编写常用的数字图像处理算法，并可应用于解决电子信息工程及相关工程领域的复杂工程问题。教学目标3 要求掌握图像处理的方法和手段，了解当前数字图像处理的发展趋势和最新技术。教学目标4 要求针对数字图像处理的复杂工程问题，设计适合的图像处理方案。教学目标分别对应工程知识、问题分析、研究、使用现代工具四大类毕业要求。

2.2 基于OBE 的案例教学设计

基于OBE“数字图像处理”教学大纲，根据教学内容，课程主要分为12 个部分进行案例设计。在绪论部分加入图像处理综合案例，使学生对图像处理效果有一个整体的感知，为后续内容的讲解打下兴趣基础。在图像的基本概念部分加入读取并显示图像的案例，使学生深刻理解图像的数字化过程。在图像增强部分加入图像进行分段线性变换、非线性变换、直方图均衡化的案例，达到使学生理解灰度线性变换和非线性变换的目的。在图像几何变换部分加入图像的平移、镜像、旋转、缩放、错切、几何失真等案例，使学生有效理解图像坐标变换的概念，理解图像按比例缩放的概念及其意义。在图像噪声抑制部分，添加均值滤波、中值滤波、高斯滤波案例，加深学生对多种平滑滤波计算过程的理解。在图像锐化部分，添加梯度算子、roberts算子、sobel 算子、prewitt 算子、Laplacian 算子、canny 算子、LOG 算子锐化等案例，丰富学生对不同微分算子的方向性、适用性的理解。在图像分割部分，添加灰度直方图阈度分割、最大类间方差法、迭代运算阈值分割、Hough 变换检测直线、边界跟踪、区域生长、区域合并、区域分裂、分水岭分割案例，加深学生对不同图像分割方法的区别和适用范围的掌握。在二值图像处理部分添加创建结构元素、膨胀运算、腐蚀运算、开运算和闭运算、二值图像特征提取、二值图像的平滑、二值图像边缘提取、二值图像区域填充、二值图像目标探测、二值图像细化的案例，使学生理解形态学运算的意义，结构元素的概念，掌握腐蚀、膨胀的运算过程。在彩色图像处理部分加入彩色图像灰度化案例，有助于学生有效理解彩色图像的常规处理。在图像变换部分加入傅里叶变换、傅里叶几何变换性、傅里叶频域滤波、离散余弦变换、离散余弦变换压缩、离散K-L 变换、人脸K-L 变换、radon 变换案例，帮助学生理解傅里叶、离散余弦等正交变换的过程。在图像复原部分，添加运动模糊退化估计、逆滤波复原、维纳滤波、等功率滤波、约束最小二乘滤波、RL 复原滤波案例，有助于学生理解图像退化与复原和非约束复原的原理。在最后的图像压缩编码部分，加入霍夫曼编码、算数编码、lzw 编码的案例，使学生理解多种压缩编码方法的过程及其意义。

“数字图像处理”课程总学时56 学时，以16 学时为1个学分，共3.5 个学分。在教学实施过程中，以学生为主，教师教授为辅，充分调动学生的内驱力。将案例教学与学生实践充分融入教学设计中。例如，在讲解图像噪声抑制这部分一内容时，在复习阶段，教师通过雨课堂点名形式复习上节课学习的图像缩放、错切、三维图像投影变换及图像几何畸变的内容，然后通过雨课堂小测试进行巩固验收。在上课过程中，首先给出本次课程的教学目标为掌握噪声的概念与分类，掌握均值与中值滤波的方法。然后通过工业噪声污染及降噪方法的视频进行课程思政引入，让学生明确遇到问题须积极解决问题的逻辑方式。接下来，提出问题图像也容易受到噪声的污染导致图像质量降低，应如何抑制图像的噪声。顺利进入本次课要讲的噪声的基本概念及均值滤波原理，通过MATLAB 语言实现均值，让学生直接看到均值滤波的处理效果，引起学生的注意，之后讲解相关程序代码加深学生对代码的理解。最后让学生通过自己对电脑里任意一幅加噪图像进行均值滤波处理并在课堂投影上进行分享，让学生获得学习该内容的成就感。课程最后教师总结本课程所学的图像噪声的概念和分类，图像均值滤波内容。

2.3 基于OBE 的案例课程考核

改革后，“数字图像处理”课程考核主要由平时成绩与期末闭卷成绩1∶1 组成，其中平时成绩包括出勤10%，课堂表现10%，作业10%，阶段测试10%，案例操作60%。出勤（20 次），成绩按10 分评定，每次0.5 分，旷课0 分。课堂表现（10 次），成绩按10 分评定，每次1 分，未回答0 分。作业（23 次），成绩按10 分评定，求作业平均值，按学生作业完成情况以十分制计分。阶段测试（2 次）：按10 分评定，求测试平均值，按学生作业完成情况以十分制计分。操作（15 次）：按60 分评定，每次创新性不足扣1 分，未操作0 分。期末考试主要以填空和选择的题型考核数字图像处理的基本概念，以主观题考核图像数据量计算、直方图均衡化计算、均值滤波计算、灰度直方图画法、退化过程画法、典型处理程序等。兑换成支撑程度，教学目标1 支撑程度为30%，其中出勤1.5%，课堂表现1.5%，作业2.5%，阶段测试2.5%，案例操作5%，期末考试17%。教学目标2 支撑程度为20%，其中出勤1.5%，课堂表现1.5%，作业2.5%，阶段测试2.5%，案例操作5%，期末考试7%。教学目标3支撑程度为30%，其中出勤1%，课堂表现1%，案例操作10%，期末考试18%。教学目标4 支撑程度为20%，其中出勤1%，课堂表现1%，案例操作10%，期末考试8%。

3 教学改革效果

课程组根据OBE 教学理念，对本校19 级电子信息工程专业进行“数字图像处理”课程案例教学。从成绩上分析，总评成绩呈现正态分布，总体考核成绩较好，90—100分段占8.99%，80—89 分段占50.56%，70—79 分段占37.08%，60—69 分段占3.37%。从达成度分析来看，课程目标1 至4 达成度分别为89.63%、82.55%、78.62%，78.08%，课程目标1 的达成度较高，说明学生对数字图像处理基础知识掌握较好。课程目标2 的达成度略高，说明学生能够熟练地用Matlab 语言编写常用的数字图像处理算法。课程目标3 达成度一般，说明学生虽掌握了正确的学习图像处理方法和手段，但对当前数字图像处理的发展趋势和最新技术了解一般，在以后的教学中要加强对该方面的引导。课程目标4 达成度一般，说明学生针对数字图像处理方面的复杂工程问题，设计适合的图像处理方案的能力一般。课程组拟在下一轮课程教学过程中增加以实践为背景的案例教学，并强调数字图像处理在电子信息工程领域中的应用。从课堂学生参与度来看，学生明显比没有进行案例教学前参与度高，学生在课上能积极分享案例运行成果，课后快速完成作业并积极和教师、同学开展讨论。

4 结语

在工程专业认证的大环境下，针对“数字图像处理”课程教学现状，课程组以电子信息工程专业为对象进行了基于OBE 理念的案例教学改革。介绍了该课程的课程目标和毕业要求，设计了基于OBE 的案例教学内容。从改革效果来看，本文提出的基于OBE 理念的“数字图像处理”课程案例教学方案，能够有效地提高学生的内驱力，取得满意的毕业要求达成度，为其他高校数字图像处理课程的教学改革提供一定的借鉴作用。