信息与计算科学专业“数字图像处理”课程教学探索与实践

张大明， 樊晓香， 刘华勇， 李 璐

（1.安徽建筑工业学院数理系，安徽合肥 230022；2.合肥师范学院数学系，安徽合肥 230061）

信息与计算科学专业“数字图像处理”课程教学探索与实践

张大明1， 樊晓香2， 刘华勇1， 李 璐1

（1.安徽建筑工业学院数理系，安徽合肥 230022；2.合肥师范学院数学系，安徽合肥 230061）

针对信息与计算科学专业的特点和要求，结合多年教学实践，提出“数字图像处理”课程的教学应在重视理论基础的同时，要培养学生的应用能力和创新科研的能力；从教材建设、教学目标的确定、教学内容的选择和教学方法优化等方面，探讨了优化课堂教学、提高教学质量的有效途径和手段。

数字图像处理；教材建设；教学目标；教学内容；教学方法

1 引言

图像是人类获取信息的重要来源，数字图像处理技术主要研究图像的获取、传输、处理、分析等基本理论和方法。近些年来，由于计算机技术和网络技术的迅猛发展，数字图像处理技术在航空航天、医学、工农业、军事、公安、资源环境和文化教育等领域得到了广泛应用。数字图像处理也成为很多院校一门重要的信息类专业课程，是一门具有较强理论性和很强实践性的课程。数字图像处理是我校信息与计算科学专业的专业必修课，是为了培养本专业学生数字图像处理的基础知识、技术技能以及在实践中的运用能力而设置的专业课程。我们结合信息与计算科学专业的特点和多年来的教学实践经验，在从教学的各个环节进行了探索和实践。

2 课程特点和教学目标分析

数字图像处理是信息与计算科学专业开设的一门必修专业课，是一门综合性很强的学科，该课程具有以下特点：

1）多学科交叉、渗透性强。它涉及数学、物理学、控制理论、信号处理、计算机科学等多个领域的知识，课程内容广泛、理论抽象、算法实现过程不直观。各学科之间的交叉、集成和渗透，对教和学均提出了较高的要求，学生要真正理解相关知识和技术并不容易。

2）理论性和应用性并重。数字图像处理课程既具有完备的理论基础，又是一门应用广泛的实用学科，理论性和实践性都很强。因此，理论和实践相结合是研究与教学的关键，既要注重基础知识的教学，同时又要加强学生工程能力和实践能力的培养。

3）发展速度快。数字图像处理技术与模式识别、机器学习、数据挖掘等各学科密切相关，互相渗透和推动着迅速发展；低成本硬件的发展和新兴应用领域的开拓，推动着数字图像处理技术迅猛发展，这促使该课程的教学内容需要不断更新，相应地对教学方法和手段也提出了更高的要求。

目前数字图像处理课程的教学模式可分为两类：一是以基础理论为主的教学，注重基本原理、算法，培养学生结合将来专业特色和需求，利用数字图像处理技术进行创新的能力，如机器视觉、模式识别、遥感、工业检测和生物信息学等专业。二是以计算机科学为基础的教学。突出计算机专业软件设计和系统开发与集成的技术，了解数字图像处理技术特点，解决图像数据处理和管理等软件技术，培养二次开发数字图像处理应用软件系统的能力。

信息与计算科学专业是是以信息技术与计算技术的数学基础为研究对象的理科类专业，培养具有良好的数学基础和数学思维能力，掌握信息与计算科学的基本理论、方法和技能，能解决信息处理和科学与工程计算中的实际问题的高级专门人才［1］。在实际教学中，强调“强基础、宽口径、重实际、有侧重、创特色”的思想，使我们的学生具有较强的数学运用和综合应用能力，能在科技、教育、信息产业、经济金融等部门从事研究、教学、应用开发和管理工作，能继续攻读研究生学位。作为信息与计算科学专业的一门专业必修课，数字图像处理开设在三年级上学期，先修课程中包括数学分析、高等代数、概率统计、数值分析等数学基础课程，也包括程序设计、数据结构、离散数学、数据库等计算机基础课程；学生毕业去向主要是从事计算机软硬件开发和攻读研究生学位。因此，根据专业培养目标和人才培养的“因材施教”的原则，我们的教学目标设定应以激发学习兴趣，强调基础理论，培养创新能力，加强应用能力的培养。具体应包括：

1）通过课堂教学和课程实践，使学生了解数字图像处理的发展、应用以及国际国内研究的热点和重要成果；

2）深入地理解数字图像处理的基本概念、基础理论以及解决问题的基本思想方法，熟练地掌握数字图像处理的基本过程；

3）了解与本专业相关的图像处理应用领域，能够运用一门高级语言编写简单的数字图像处理软件，创造性实现具有专业特色的图像处理算法。

3 教材建设及教学内容设计

目前，数字图像处理课程的教材还属于不断完善与发展的阶段，虽然该课程内容的教学用书已越来越多，但是还存在以下缺点：一是大部分教材或以理论介绍为主，实践方法的介绍较少；或者偏于实例介绍和演示，很少有教材能做到理论与实践相结合，学生要么被艰涩的理论迷惑，要么只能简单应用，而不知其所以然，不能建立对图像处理基本思想方法的认识。二是适合课堂系统教学的教材很少，国外经典教材往往是内容翔实丰富的专著，国内一些教材往往是偏重于某一方面理论方法的总结介绍，均不适合讲授图像处理的基础知识的系统课堂教学；三是数字图像处理技术发展迅速，而大部分教材内容陈旧，许多新的算法、新的技术，比如小波变换、神经网络、遗传算法、图谱算法等新方法在早期的教材中都没有提到，学生无法获取数字图像处理最新技术和发展前景和趋势。

我们认为教材的选取应该遵循以经典理论和方法为主干、紧跟学科最新发展方向、理论和实践并重的原则。同时，现有数字图像处理的技术资料和文献大多是英文版的，客观要求学生熟悉一些专业术语，并具备阅读英文文献的能力，为今后的科研和工作打下良好的基础，因此，在教材的选用上，我们选择阮秋琦主编的教育部“面向21世纪高等学校电子信息类教材”《数字图像处理学》［2］作为主要教材；同时选择该书的主要参考文献，由Rafael C.Gonzalez主编的英文原版教材（Digital Image Processing）［3］和其Matlab版本［4］作为辅助教材和参考资料。Gonzalez是国际知名专家，他的数字图像处理系列教材已被全世界500多所国际知名高校和研究所使用，是公认的经典教材。其Matlab版本有原书中所有函数和实验的Matlab实例，也是数字图像处理实验教学的权威教材。同时，该书的网络资源丰富，更新及时，提供了全部教学幻灯片、实验源图像和丰富的链接。该书涵盖了几乎所有图像处理技术基础知识，适合学生深入学习，但内容较庞杂，部分理论艰深。阮秋琦主编的《数字图像处理学》教材以Gonzalez的教材为蓝本，涵盖其最重要的基本理论，同时增加了数学形态学、模式识别等内容和一些具体的应用实例，从中文的阅读习惯、内容的深浅和选取来说，更适合课堂教学。

作为信息与信息与计算科学的一门专业必修课，在教学内容的设置上可分三个层次：一是数字图像处理的理论基础知识，主要包括了数字图像处理的基本概念、目的、任务、特点及应用领域、图像处理的光学基础、图像处理系统的硬件组成、图像数字化和显示过程的数学描述等。二是图像的基本处理与分析，包括了图像的灰度直方图、三种基本图像运算（点运算、代数运算和几何运算）、图像增强处理（平滑与锐化）、图像变换（频谱分析）、图像数据的压缩编码等。三是图像的高级处理与应用，主要包括了图像恢复、图像分割、图像识别等。我校信息与计算科学专业“数字图像处理”课程理论教学模块安排42学时，实践教学安排8学时。可见学时数和教学量是相矛盾的。

为了在有限的学时内高质量的完成教学任务，使学生能够真正掌握图像处理的基本思想和技术，为深入学习打下坚实基础，我们本着有所为有所不为的思想，重视讲解最基本的理论，特别是数学理论在图像处理中的具体应用；强调理论和应用相结合，把实际项目渗透到授课中，而不拘泥于课本内容。我们的基本内容包括灰度变换、直方图处理、图像增强、图像变换、图像恢复、图像分割，教材中的彩色图像处理、图像编码等内容作为学生自学。但在内容选择上也不是面面俱到，而是根据程度深浅有所取舍。如我们补充讲解了直方图均衡化中的数学推导过程、图像分割中讲解了聚类概念和推导了kmeans算法及其分割图像的方法，详细推导了霍夫变换的原理；而在对同态滤波、逆滤波和小波变换等较抽象部分不展开阐述。另外，在具体讲授每部分内容时采用Matlab工具进行图像处理效果演示，培养学生解决实际问题的能力。在教材以外，结合教研室的项目，我们将牌照识别、人脸识别、数字水印、图像插值等实际项目穿插各章节的教学中；同时介绍神经网络、分形理论、马尔可夫随机场、小波分析、图谱理论等新的图像处理技术，讲解其基本思想和涉及到的数学基础，并给出该理论解决问题的结果，以提高学生学习新理论的兴趣，促使部分同学自学新的理论，培养学生的自学能力。而实验课则选择了图像处理中最重要的四种技术：二值图像处理和分析、图像增强、图像复原和图像边缘检测和分割作为实验内容，一方面使学生加深对相关理论知识的理解，另一方面也培养学生实际操作技能，提高学生的实践动手操作能力。

4 教学方法优化

4.1 现代化教学手段和传统教学手段相结合

“数字图像处理”是以图像为处理对象，其输出形式以图像为主，其处理方法是计算机语言。因此，多媒体教学方式被广泛采用。以图像的形式显示教学信息，图像比语言更容易被学生感知；采用动画和视频更能准确地显示事物的空间特性、时间特性和运动特性，提高了信息的表现力，有利于学生详细观察、分析，提高感受性；应用多媒体技术可以实时重现模拟图像处理前后的直观效果，大大增加了课堂的信息量；《数字图像处理》课程中所涉及到的算法都需要依赖计算机来实现，利用多媒体教学可以直接观察到算法的演算过程，详细了解计算的每一个步骤，化静态为动态，化抽象为直观，活跃课堂气氛，容易引导学生进行算法分析和算法设计，提高学生分析问题、解决问题的能力，最大程度地培养学生应用实践能力，激发学生在学习的过程中积极创新。从而教学效果大为提高。例如在讲授 时域与频域关系时，可以将一幅图像在频移的信息与在时域的信息同时显示在屏幕上，通过改变图像时域的信息来观看图像频域的变化，或通过图像频域信息的改变来看图像时域的变化，使学生直观地建立时域与频域的关系，实践证明，这要比抽象的理论讲解效果好得多，激发出学生对本课程的浓厚兴趣。此外，网络上丰富的国内外著名大学的教材、讲义，方便我们制作具有最新内容和适合本专业特色的课堂教学课件和实验教学系统。教学的实践表明，采用现代化教学手段能缩短学时，提高教学效果，优化教学过程，同时提高学生的学习热情和创新意识［5－6］。

但是该课程的基础理论有丰富的数学背景，授课期间需要对大量的数学公式进行推导，如果只是将推导过程以幻灯片方式呈现给学生，缺少了推导过程中与学生的互动，不利于学生理解，印象不深刻。因此，传统的板书教学方式在公式推导和定理证明的教学中是非常必要的。

在实际教学过程中，注重现代化教学手段与传统教学的结合，教学内容与教学方法的优化组合，贯彻“少而精”的原则，结合具体应用实例，通过幻灯片的演示和Matalb的具体操作，提高学生学习兴趣，激发学生自主探索与研究的积极性；而涉及枯燥繁冗的公式推导，注意对公式原理的总结和归纳，并且通过黑板板书进行简单实例计算演示使得学生易于理解和掌握。

4.2 注重理论联系实际，加强实践教学

数字图像处理课程本身有许多工程背景。如与数字电视、3G手机，安防等许多新兴的IT领域联系紧密，与信息与计算科学专业学生未来的职业有较紧密的关联，所以这门课程的内容本身具有较强的可实践性，因此，学生在课程学习开始往往具有较浓厚的兴趣。但数字图像处理课程是典型的多学科交叉，涉及较深的理论和算法。教材本身一般只包括了理论和算法，对具体的技术应用和实现涉及很少，因此，必修把理论和实际应用联系起来，才能调动学生学习兴趣，而不至于学习积极性被艰深的理论所消减。

一方面，涉及某些算法和技术具体应用成果时，以图像、图形和视频等方式向学生展示，扩大学生的视野，提高学生兴趣。比如，在讲授“图像压缩”时，可以介绍“数字加密”，“视频解压缩”等内容，介绍当前图像压缩在其中的作用；在讲授“主成分分析”时，联系它在“人脸识别”、“车牌识别”等项目工程中的具体应用等等。另一方面，要求学生进行实际的数据处理和程序设计，以培养学生分析并解决实际问题的能力和编程实践能力。在实践教学中，使用matlab图像编程技术，使学生符合信息与计算科学专业的基本需求，同时，也鼓励学生运用visual C＋＋语言进行图像处理的实践。

同时，在教学过程中，我们还结合教师的科研课题进行教学，从多方面促进学生的科研创新能力。课程主讲教师队伍目前承担了一批省级的纵向科研项目，这些项目都是与数字图像处理密切相关。在这些项目资助的基础上，创建了良好的实验平台和科研团队。借助该平台，学生参与老师的科研课题，开展了一些与数字图像处理有关的研究与实践工作，培养了他们适应社会的竞争力和工程实践能力，并取得了良好的效果；结合毕业设计，我们将教师的科研课题中的一些内容分解成多个子课题，作为学生的毕业设计工作。如“图像几何变换中的灰度插值方法研究”、“基于形态学的图像边缘检测方法”和“图像纹理特征的提取算法研究”等；我们还根据教师的科研课题，补充编写和讲授了“多源图像的融合技术的分析及应用研究”一章内容，并有学生参与实验和写作的多篇论文在省级以上刊物发表。学生在上述学习中将体验一个非常类似于实际科研的过程。课题教学中每个学生必须能够和同伴及教师共同讨论、交流自己的想法、思路及课题成果。这样，学生在课题进行中，不但学习和掌握了专业技术知识、培养了分析和解决实际问题能力，同时也使他们充分认识到科研工作中协作互助的重要性。

4.3 利用网络辅助教学

我校对各门课程已经整合课程教学资源，如课程介绍、教学大纲、教学日历、授课教案、作业习题、实验指导、参考文献、课程考试考核办法等资源全部上网，建成网络化辅助教学系统。学生通过网络资源可方便快捷地了解课程内容，获取相关资源。为了更灵活方便的指导学生，我们从2005年起就专门建立了数字图像处理的公共电子邮箱。在该邮箱中，我们不但有上述教学资源，而且还有国内外数字图像处理和相关学科，如数字信号处理、模式识别、数据挖掘、计算机视觉的电子书籍、重要文献。为了帮助学生扩展视野，增强自学能力，我们还收集了国内外大量数字图像处理的网络资源，包括专家个人主页、图像处理实验室主页、图像处理文献资源、图像库、学术论坛资源等等，而且实时更新。我们还在邮箱中专门设置了答疑板块，学生有问题，可以直接通过电子邮件与教师互动。这个邮箱面对所有学生开放，我们也鼓励学生上传有价值的资源、分享自己撰写的科技小论文和编制的程序。这样极大的调动了学生的学习积极性。经过近5年几届学生的共同建设，该网络邮箱内容日渐充实，已成为数字图像处理教学的重要辅助平台。借助网络辅助教学，实现了以教师为中心向以学生为中心的转变，为增强学生的信息意识、综合素质、创新能力和个性发展奠定坚实的基础，又能获取同行和学生的反馈信息，促进教学经验交流、教学资源共享甚至教学成果推广应用。

5 结束语

基于信息与计算科学专业的特点和培养目标，本文对数字图像处理课程的教材建设、教学目标、内容和方法进行了探讨。数字图像处理作为当前非常具有前景的学科方向之一，它是随着信息技术的进步和社会需求的发展而不断发展的，必须结合专业培养目的和社会需求，不断变革和完善教学策略和方法，才能培养出满足社会需要的创新型实用人才。

［1］ 教育部数学与统计学教学指导委员会.信息与计算科学专业教学规范（试行稿）［J］.大学数学，2003（1）：6－8.

［2］ 阮秋琦，数字图像处理学［M］，北京：电子工业出版社，2007.

［3］ Rafael C.Gonzalez＆Richard E.Wood.Digital Image Processing（2nd Edition）［M］.北京：电子工业出版社，2003.

［4］ R.C.Gonzalez＆R.E.Wood.Digital Image Processing using Matlab［M］.北京：电子工业出版社，2004.

［5］ 贾永红.“数字图像处理”课程的建设与教学改革［J］.甘肃：高等理科教育，2007（1）：96－111.

［6］ 贾永红.现代化教学手段在数字图像处理教学中的应用研究［J］.测绘通报，2006，（1）：62－64.

Study on Digital Image Processing Teaching of Information and Computing Science

ZHANG Da－ming1， FAN Xiao－xiang2， LIU Hua－yong， LI Lu1
（1DepartmentofMathematics＆Physics，AnhuiUniversityofArchitecture；Hefei230022，China；2.DepartmentofMathematics，HefeiNormalUniversity，Hefei230061，China）

Aiming at the requirements and characteristics of Information and Computing Science specialty and based on my teaching practices for years，the authors propose that while Digital Image Processing places great emphasis on theoretical foundations，it also should pay more attention to developing students’practical and innovative abilities.At the same time，the effective approaches to optimizing classroom teaching and improving teaching equality are discussed from the aspects of teaching material construction，teaching contents and teaching methods.

Digital Image Processing；teaching material construction；teaching goals；teaching contents；teaching methods

TP391；G64

B

1674－2273（2012）03－0022－04

2012－01－10

安徽省教育厅自然科学基金（NO.KJ2012B040，NO.KJ2012B034）

张大明（1976－），博士，副教授，主要研究方向为模式识别图像处理。