《数字图像处理》的教学改革与实践

魏晗等

摘 要：针对《数字图像处理》课程的特点，应用创新的设计理念，适当整合教学内容，注重基础理论和科技前沿的有机结合，在理论中渗透实践，在实践中穿插理论；并采用讲授法、研究法、讨论法、实验法等灵活多样的教学方法，通过板书、多媒体课件、辅助教学软件以及教学网络平台等丰富的教学手段，提高了学生的学习兴趣及实践动手能力，获得了良好的教学效果。

关键词：数字图像处理 教学改革 教学实践

中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1674-2117（2014）08-0012-02

1 前言

数字图像处理技术的应用非常广泛，已经渗透到计算机、通信、交通、物理、医学、化学、生物学、军事、经济等各个领域，与人们的生活密切相关。《数字图像处理》是信息技术领域中发展较快的一个热门领域，是模式识别、计算机视觉、多媒体技术、数据挖掘等学科的基础，也是一门涉及多领域的交叉学科。

该课程的理论性和实践性都很强，要求学生在掌握图像处理的基本概念、基础理论、典型算法的基础上，掌握一定的编程实践能力，能够利用计算机编程实现数字图像的各种处理，如图像变换、图像增强、图像恢复、图像重建、图像分割、图像编码和图像识别等，在学习图像专业知识的过程中增强学生的创新意识，培养学生独立获取知识和综合运用所学知识分析和解决实际问题的能力，提高学生的实际动手能力，为其今后深入地进行科学研究和独立工作奠定良好的基础。

2 创新教学理念

在《数字图像处理》课程的教学中，努力贯彻素质教育的先进理念，注重教与学的有机结合，坚持以学生为主体，教师为主导，最大限度地发挥学生的主观能动性，将培养学生的主动思维，鼓励学生的创新意识作为教学的重要目标之一。

对于教学内容的设计，以图像处理算法的理论作为授课的重点，以算法的产生、应用、改进为主线，突出知识的内在联系，揭示数字图像处理发展的内在规律（要求学生重点理解）。

掌握数字图像的基本概念和基本算法，关注图像应用的前沿动态，培养学生的创新思维能力，并根据课程需要，适当将数字图像处理领域中最新的技术手段，研究进展以及发展趋势纳入教学，并鼓励学生对新知识、新领域进行积极地探索。

在教学过程中，努力将复杂抽象的理论融入到形象直观的应用实例当中，将算法实现过程中的重难点问题分解细化为可展现的图像处理效果，在理论中渗透实践，在实践中穿插理论，注重理论联系实际，培养学生的工程实践能力，真正使学生乐学、易学并会学。

3 改革教学内容

数字图像处理技术在科学研究、工农业生产、军事技术和医疗卫生等许多领域中发挥着越来越重要的作用。图像技术的快速发展决定了《数字图像处理》课程的教学内容也需要不断更新，教材原则上选用专业内容全面新颖的教材，即图像专业基础知识相对稳定，并能够紧跟数字图像处理技术发展趋势。对于辅助性教材，可以根据图像课程的系统性和实用性，并考虑到扩充学生的视野，可以选一些国际上经典书籍如外文经典专著。目前我们以2012年清华大学出版社出版的，章毓晋编写的《图像工程（上册）——图像处理（第三版）》教材为主线，以美国Rafael C.Gonzalez 等编著的Digital Image Processing，阮秋琦编著的《数字图像处理学》等教材和中外科技期刊发表的最新图像技术为参考资料，并适当补充本领域中的一些新技术、新方法及新成果。

对图像处理教材内容进行整合，课内图像处理基础知识分为九大模块：图像与视觉基础、图像运算与变换、图像增强、图像恢复、图像重建、图像编码、图像分割、图像目标表达与描述、图像识别等内容。

在授课过程中，一般知识点进行自学，系统讲解重点难点内容，如直方图均衡等，而对于教材中未写进或无系统介绍的前沿性、创新性或跨学科的内容，则渗透到各个章节中。例如，将水果识别系统、车牌图像的自动识别、基于内容的图像检索等新技术渗透到图像增强、图像分割、图像目标表达与描述和图像识别等各个章节中，授课内容完成，那么自动识别系统模型建立，学生就完成了水果、车牌等图像的自动识别。通过这种方法强调基础，跟踪前沿，将基础理论与实践有机地结合起来，使学生不仅能够学到课程的基础知识，了解科学前沿的最新成果，加强学生的实践动手能力，而且与时俱进，增强了学生的好奇心，促进学生创新能力的培养。

4 改进教学方法

在数字图像处理教学中，综合运用课堂讲授法、研究法、讨论法和实验法等教学方法，发挥各种教学方法的优势，引导学生积极参与教学。

对于一般的重点难点内容，例如，图像增强中的直方图增强等模块，同时以课堂讲授和实验法为主，在讲解图像增强理论的同时进行图像直方图增强实验，在图像增强原理讲完之后直接出现直方图增强的前后对比图，可以激发学生的兴趣和动手能力。

对于图像边缘检测等一些难度相对较小的内容，首先以讲授法系统地讲解其中一种边缘检测算法，其他与之原理相似的算法则运用讨论法，以学生讨论、交流为主，教师引导、点评为辅进行。

对于课堂难度较大的内容如图像恢复与重建，则采取研究法为主，其他方法为辅。促使学生主动思维，成为真正的学习主体，教师根据学生反馈的信息及时把握学生思维过程，成为真正的主导。

另外，对于图像某一知识模块的引入，可以适当设置一些悬念或疑问，再引出讲授的主要内容，即将教学过程设计成一个“产生疑问—寻求解决方法—解决疑问—再产生疑问—再寻求解决方法一再解决疑问……”的过程。这样不仅有利于增强授课内容的逻辑性，还有利于启发学生的思维，激发学生的兴趣及创新能力。

5 丰富教学手段

鉴于数字图像理论知识比较丰富，实践性比较强，应用领域比较广的特点，以及现有教学设备、教学网络环境的改善，《数字图像处理》课程采用板书、多媒体课件、辅助教学软件以及教学网络平台等多元化的教学手段。充分活跃课堂气氛，提高教学效果，促进教学改革，提高学生的学习兴趣及实践动手能力，增强学生的信息素养，获得了良好的教学效果。

对于数字图像处理中典型算法的原理与推导等难度较大的内容，以板书为主，通过对公式的推理计算，体现出知识的逻辑性和严谨性。同时适当辅以多媒体课件对图像处理的结果进行演示，以加速学生对授课内容的理解，增强了学习的直观性、生动性和趣味性。

针对本课程的特点，开发了辅助教学软件，利用该软件在课堂教学中将图像处理算法的实际效果进行随堂演示，从而将枯燥的理论推导转化为立竿见影的实际操作。让学生充分感受到数字图像处理技术的巨大魅力，从而降低了理论知识学习的难度，增加了课堂的信息量、激发了学生的学习兴趣，实现了化静态为动态，化抽象为直观，化复杂为简洁，使课堂教学的效率大大提高。此外，又锻炼了学生的研究性学习能力，培养了学生的创造性思维。

根据课程教学标准，进一步改革教学实践，安排了实验教学，并将实验内容划分为验证性实验和设计型实验。验证型实验的设计，要求学生掌握数字图像处理、基本操作处理和简单的典型算法编程，从而实现对课堂上理论知识的学习巩固，增强了学生的编程能力和基本的项目开发能力。设计型实验需要学生对源代码进行分析研究、修改或补充，动手设计一些综合性或创新性的算法，分析实验结果，写出实验报告或论文。既培养了学生发现问题，分析问题和解决问题的能力，又提高了学生的动手能力和创新能力。

利用大学提供的教学网络平台，把图像处理课程的教学标准、授课教案、教学课件、习题、实验指导以及相关参考资料都上传到此教学网络平台。同时引导学生在网络上积极讨论关于图像处理方面的一些最新研究等话题，激发学生讨论及思考。另外，学生对于未消化的难点，也可以在网络平台上提出，教师及时通过教学平台进行回复，实现课后数字图像处理教学的互动，从而作为课堂学习的补充。教学网络平台实现了教学资源的共享，课后教学的互动，丰富了教学手段，为开展多种形式的教学奠定基础。

6 改革考核方法

课程考核对于加强学生对学习内容的掌握、实验技能的提高、创新能力的培养具有很大的促进作用。然而，传统的闭卷考试，主要考核学生对课堂教学内容的理解和掌握，容易使得学生将注意力放在背记考点及研究考试技巧上。《数字图像处理》课程是一门实践性很强的课程，仅采用这种评价方式将难以调动学生实践学习的积极性，达不到良好的效果。

在考核方法的改革上，对《数字图像处理》课程采用了综合性的考核方法。期末考试采用笔试开卷方式，主要强调学生对数字图像处理技术基础理论的宏观掌握。在考试题目设计上，重点强调学生知道如何去寻找解决问题的方案，考核学生发现问题，分析问题和解决问题的能力；同时增强实验成绩的比重，根据学生对实验内容的完成情况，以及创造性解决图像处理问题的能力，对实验成绩进行评分。另外，还将平时的听讲，回答问题，作业的情况列入平时成绩。因此《数字图像处理》课程最终的考核成绩包括三个部分：期末考试成绩（占50%），实验成绩（占30%）和平时成绩（占20%）。

通过课程考核方法的改革，不仅有效地检验了学生对《数字图像处理》课程的综合掌握程度，而且还能激发学生学习的积极主动性，提高了实践创新能力。

7 结语

随着信息技术不断发展和完善，数字图像处理技术也在不断发展，并且越来越多地应用于各个领域，相应地，数字图像处理课程的教学改革和实践也应与时俱进，结合国内外科研和教学成果，不断吸收新知识，丰富教学内容；根据教学内容灵活运用各种教学方法，使学生在掌握数字图像处理基本理论和方法的基础上，培养学生的实践动手能力，创新意识与综合设计能力，使学生的信息综合设计能力和科学研究能力有明显地提高。激发学生主动学习的兴趣，提高学生进行研究性学习的能力，同时进一步提高教学质量和教学水平，真正培养出具有开拓精神和创新意识的现代化新人。

参考文献：

[1]章毓晋.图像工程（上册）——图像处理（第三版）[M].北京：清华大学出版社，2012.

[2]冈萨雷斯.数字图像处理（第三版）[M].北京：电子工业出版社，2010.

[3]Rafael C.Gonzalez. Digital Image Processing using Matlab[M].北京：电子工业出版社，2003.

[4]张书真，宋海龙.专题化教学模式在《数字图像处理》课程中的实践[J].现代计算机，2011，（1）：54-56.

[5]李飞鹏，胡云峰.《数字图像处理》实践教学改革与效果分析[J].中国科技信息，2010，（20）：258-259.