“数字图像处理”课程教学体系改革的探索

沈晓晶*，于庆梅，池 涛

(上海海洋大学 信息学院，上海 201306)

近年来，数字图像处理技术发展迅速，广泛应用于智能交通、工业视觉检测、安防、数字通信、医学影像等领域。因此，大多数高院的电子信息类专业都开设了“数字图像处理”课程。这是一门应用广、实践性强的课程，学生却普遍认为“深奥、枯燥、无用”，缺乏学习兴趣。其原因如下:

1)由于知识点多而杂，传统教学往往关注如何尽可能多地传授知识，而忽视了知识点之间的相互联系，学生对课程不能建立一个完整的认识体系［1］。

2)“数字图像处理”课程要求学生具备理解各类图像处理算法的理论基础(如向量、矩阵、概率统计、线性系统等方面的基础知识［2］)，并具备一定的编程能力。然而，应用型本科院校的学生普遍数学基础薄弱，不习惯从数学角度对理论进行推理和学习，因此感觉内容深奥。

3)教学过程中忽视理论与实际应用之间的联系。

要解决上述问题，使“数字图像处理”课程教学走出困境，应从两方面入手:

1)改革课程教学体系，以解决授课过程中知识点孤立的问题［3］。2)在尊重个体差异的基础上选择教学案例，使基础知识薄弱的学生也能对“数字图像处理”产生兴趣，并提高他们的动手能力。

本文从教学体系和案例选择2个方面，探索“数字图像处理”课程教学改革。

1 传统的数字图像处理教学体系

数字图像处理课程的内容繁杂，包括图像的数学表示、图像的采样与量化、图像间运算(包括代数运算与几何运算)、图像变换、空间域和频域的图像增强、图像复原、图像编码、图像分割等多项内容。这些内容通常被分为3部分:数字图像的基础知识、数字图像处理、数字图像分析。如图1所示，在传统的“数字图像处理”教学体系中，各知识点相对分散，知识点之间缺少一条主线，不利于学生形成“数字图像处理”的完整理论体系。如:在“数字图像的基础知识”中，“图像变换”与“图像获取-图像存储”并无关联;在“数字图像处理”中，各种处理方法更是相互独立。那么，应如何整理“数字图像处理”课程中的知识点?应该选择什么样的主线，从而将各知识点贯串起来，使学生对数字图像处理的知识体系有一个整体认识呢?

应用型本科院校注重“学以致用”。学生只有在“用”的过程中才能体会到学习乐趣，提高解决问题的能力。因此，将“数字图像处理”课程的目标设定为:培养学生对数字图像处理系统的理解、分析和设计能力，对数字图像处理算法的应用能力，以及对实际的数字图像处理问题的解决能力。

图1 传统的“数字图像处理”课程教学体系

根据课程目标，以“数字图像处理系统”为主线串联数字图像处理课程中各知识点，同时，充分考虑到学生的个体差异，设计出课程的“分层教学体系”。

2 分层教学体系

分析发现，传统教学体系中，所有难点内容都以“图像变换”为基础。如图像增强的频域方法必须对图像进行傅立叶变换与反变换。再如，变换编码是一种很重要的图像编码方法，它首先必须利用图像变换来消除图像的空间冗余，然后对变换系数进行压缩。至于图像复原，除几何校正之外，其余大部分方法需要在频域内求逆矩阵，因此必须进行傅立叶变换与反变换。

对于大多数学生而言，“图像变换”理论因涉及傅立叶级数和矩阵，比较生涩难懂，若过早讲授这一部分内容，会使多数学生丧失学习后续内容的信心。此外，在讲授这部分内容时，应尽可能多地辅以实例和实验，以增强学生的感性认识［4］，更好地理解图像变换的性质与作用。

图2 “数字图像处理”课程的分层教学体系

如图2所示，根据知识点的难易程度及其相互联系，“数字图像处理”课程的教学体系可分为A、B2个层次。A层次由“图像变换”和与之相关的难点内容构成，即如何在频域内处理图像;B层次由“数字图像的基础知识”和“空间域的数字图像处理方法”组成，即如何在空间域中处理图像。从知识的难易程度来看:B层次内容以高中数学为基础，涉及二维空间坐标系、高中的代数和集合等知识，相对较容易;而A层次内容以大学的高等数学、线性代数、概率论为基础，相对较难，适合数学基础较好的学生。

图3 “数字图像处理”课程B层次内容

如图3所示，B层次内容包括数字图像的代数、几何运算，图像增强的空间域方法，简单的图像分割和图像特征。其中，图像分割应选择在空间域中即可进行有效分割的算法(如阈值分割)，而图像特征应选择图像的空间域特征(如轮廓、角点、面积、质心等)。另外，考虑到图像形态学处理方法日渐普及，且该方法完全在空间域中进行，因此将图像形态学处理方法的基本运算，如腐蚀、膨胀、开闭运算等，纳入B层次教学内容。

需要强调的是，学完B层次内容之后，学生就理解和掌握一个完整的数字图像处理系统的理论知识，只不过这个系统相对简单，只能在空间域对数字图像进行处理。因此，B层次教学案例作为B层次教学内容的总结，不能涉及图像变换和任何频域的图像处理和分析方法。

如图4所示，A层次教学内容由图像变换、图像编码、频域的图像增强方法和较复杂的数字图像分析方法组成。由于图像复原涉及图像变换和矩阵论，而矩阵论对于本科生来说理论性太强，因此选择图像复原中相对简单的内容纳入频域的图像增强方法之中。

图像编码与频域的图像增强方法都基于图像变换。因此，A层次内容的学习始于“图像变换”。“图像变换”重点讲授目前常用的3种变换:傅立叶变换、余弦变换、小波变换，讲授中辅以验证性实验以增强学生的感性认识。此外，考虑到“正是由于快速算法的存在才使得图像变换具有实际应用价值”，因此在“图像变换”中增加了快速算法。

由于图像编解码技术在生活中无处不在，大部分学生都很感兴趣，因此，“图像变换”之后就可以开始“图像编码技术”的学习，并引入一个教学案例作为阶段性总结。频域的图像增强方法要求学生具备线性系统的知识，理论性相当强，是A层次中的难点。最后，根据课时来决定是否讲授诸如分水岭分割、Hough变换等较复杂的数字图像分析方法。

3 教学案例的选择

作为贯串课程教学体系的主线，一个或几个解决实际问题的数字图像处理系统被作为教学案例引入教学过程是必须［4］。通过“目标分析—功能模块划分—算法设计—系统仿真—结果分析”这一过程，数字图像处理系统作为主线引导学生融会贯通教学体系中的各个知识点。这对培养学生对知识的领悟和应用能力有重要作用。

为激发学生的学习兴趣，教学案例最好来源于科研或实际生产生活之中的真实系统。当然，这样的数字图像处理系统往往比较复杂，必须经过适当简化才能适应本科教学。根据数字图像处理课程的分层教学体系和本校计算机专业学生的数学素质，在教学过程中引入2个数字图像处理系统作为教学案例，分别用于A、B 2个教学层次。

1)基于图像的鱼卵自动计数系统。该系统来源于科研项目。在实际项目中，图片上的鱼卵成百上千，并且有相当数量的鱼卵粘黏在一起。为降低难度，截取图片上比较容易处理的部分(如背景和目标易分割、粘黏在一起的鱼卵数量不多等)作为系统的输入图像。系统由4个功能模块组成，分别是图像预处理模块、二值化模块、去粘黏模块、连通图计数模块。这些模块涉及空间域的图像增强、图像分割、区域、图像形态学处理等知识点，涵盖了B层次的大部分教学内容。

2)基于JPEG的静止图像有损压缩系统。为降低难度，限定输入图像为灰度图像。该系统首先将灰度图像分割为若干个8×8的子图，然后对每个8×8子图作如下处理:①DCT变换;②对DCT变换系数进行量化;③Zig-Zag扫描;④哈夫曼编码。系统主要涉及A层次教学内容中的图像变换与图像编码，因此被作为教学案例引入A层次的阶段性教学总结之中。

4 结语

分层的数字图像处理教学体系在考虑学生个体差异的基础上，遵循由浅入深、循序渐进的教学原则，以解决实际问题的“数字图像处理系统”为主线，通过“目标分析—功能模块划分—算法设计—系统仿真—结果分析”这一流程，引导学生建立起完整的数字图像处理知识体系，激发了他们的学习兴趣，增强了他们对数字图像处理理论的理解，提高了学生的综合能力和创新能力。

［1］马卫红，倪晋平，田会.“数字图像处理”课程教学内容优化的探索与实践［J］.课程教材，2011(31):99-100.

［2］RAFAEL C G，RICHARD E W.数字图像处理［M］.3版.阮秋绮，阮宇智，译.北京:电子工业出版社，2011:7.

［3］陈道蓄，陶先平，钱柱中，等.重组计算机专业基础课程，促进学生能力培养［J］.计算机教育，2012(23):2-5.

［4］李文生，邓春健，吕燚.案例驱动的嵌入式系统教学改革探索［J］.计算机教育，2011(2):22-25.