学术导向的图像处理课程教学改革

张晓强

(中国矿业大学 信息与控制工程学院,江苏 徐州 221116)

数字图像具有直观、生动和形象等特征，比声音和文字蕴含更多的信息量。因此，它被广泛应用于军事、航空航天、国家安全、电子政务和个人事务等领域，成为人类社会表达交流信息的重要手段。它在网络信息中占有重要的地位。据心理学家统计，人类至少有70%的信息来自视觉。在过去的十几年里，数字图像技术的飞速发展改变了人们的工作、学习和生活方式。

近年来，图像处理已成为IT领域发展最为迅速的技术成果之一，在整个信号处理学科中就业形势最好，人才需求量大。为适应业界对创新人才的培养要求，北京大学、清华大学和北京航空航天大学等国内著名大学均在本科或研究生培养阶段开设了“图像处理”相关课程或专业。“图像处理”是高等院校电子信息类、计算机类专业的必修或选修课程，其目标在于使学生掌握数字图像处理的基本理论、方法和技巧[1]，培养学生基本的科学素养和良好的创新能力[2]，具备图像处理系统软件设计和开发的基本能力[3]。

数字图像处理技术是指利用计算机对数字图像进行各种目的的处理。主要可分为以下3种类型：

1)低级处理，去噪、增强和锐化等；

2)中级处理，分割、加密、水印、分类和识别等；

3)高级处理，图像分析。

图像处理是研究图像的获取、传输、存储、变换、显示、理解与综合利用的一门崭新学科，是计算机视觉和视频处理课程的基础。该课程呈现出理论深奥，知识面广，实践性强和学习难度大等特征。它不仅需要扎实的数学功底，还依赖于相关先修课程的学习和了解。目前，关于“图像处理”教学中相关先修课程或基础知识的准备、教学内容的选择、实验教学与实践环节组织等方面仍处于探索阶段。

鉴于此，坚持“科研服务教学，教学促进科研”的理念，以学术研究为导向，从教学内容、教学实验、教学方法和考核方式等四个方面对“图像处理”课程进行了全面的教学改革。教学实践表明了此次教学改革的有效性。

2 教学现状分析

调研了英属哥伦比亚大学(University of British Columbia，UBC)、北京航空航天大学、中国矿业大学、华北水利水电大学和徐州医学院等几所国内外大学开设的“图像处理”课程。结果表明，目前该课程在授课过程中，主要存在如下4个问题。

1)教学内容陈旧。

许多高校的“图像处理”课程采用经典教材——GONZALEZ R C和WOODS R E著的《数字图像处理》。该书虽然较为全面地介绍了图像处理的基本原理，但是存在知识更新慢的缺点，书中内容略显陈旧。

实际应用推动着数字图像处理技术不断推陈出新。目前，教师授课过程中往往依据多年不变的教学大纲，侧重基本理论和算法的介绍与实现，而对于公开发表文献上的新算法并未能及时补充[4]。

2)重理论，轻实践。

教师往往侧重课堂理论授课，缺乏具体的动手实践项目[5]。实验指导书内容滞后，与日益发展的图像处理技术不配套。在实验教学中,由于实验内容的局限，学生所涉及的知识面较窄，且多年一成不变的实验指导书无法跟上图像处理技术快速发展的步伐；实验课程往往让学生按照实验指导书的步骤机械地完成或重复实验，无法做到因材施教和分层培养，不利于培养高素质的创新型人才。

3)理论难度大，抽象程度高。

图像处理课程传统的教学方式多采用理论灌输的形式，理论教学，大班上课，教师在讲台上讲，学生在台下被动接受。这种灌输式教学过程枯燥，缺少趣味性，教学内容与实践应用严重脱节，抑制了学生的学习热情和主观能动性。

4)缺乏创新能力培养。

大多学生仅按照教师的要求完成作业，参加考试，达到合格就算完成了学习任务，从而导致学生在学习过程中缺乏创新意识和创造力。教师按部就班地每年重复讲着相同的教学内容，仅为完成当年的教学任务，缺乏促进学生完成自我学习的教学方法。然而，学生学习的主动性和对课程的兴趣才是保证教学质量的重要因素。

目前，“图像处理”课程是中国矿业大学信息与控制工程学院电子信息工程专业的必修课程。该专业每年约有10个班级，300名学生左右。另外，“图像处理”课程也是全校的公共选修课程，最大限选150人次。目前，该课程要求学生能够掌握数字图像处理的基本理论和方法，并熟练应用MATLAB软件对数字图像进行一些常见的处理。学好该课程既要求学生具备扎实的数学基础，又要求其具备良好的编程能力。除上述4种共同问题外，在该课程的授课过程中还存在学生缺乏学习的兴趣和主动性、出勤率不高等问题。分析主要原因在于课程理论性太强，实验环节较为薄弱，学生很难将图像理论与实际应用有效地结合起来。

3 教学改革方案

3.1 教学内容改革

为解决在“图像处理”课程授课过程中存在的教学内容陈旧问题，添加了学术研究模块，并将学术研究理念融入到整个教学环节。

“图像处理”课程传统的教学内容一般包括图像处理基础和技术两个方面：

1)图像处理基础包括图像的表示方法、文件格式、运算、几何变换、频域变换和类型转换等基础知识；

2)图像处理技术包括图像分割、复原、增强、压缩、识别、加密和水印等技术。

显然，传统的教学内容存在与学术和实践脱节的缺点。为此，在教学内容方面，除了保留原有图像处理基础和技术等两个方面外，新添加了学术研究模块。同时，将学术研究理念融入整个教学环节。

1)图像处理基础：针对每个具体知识点，采用MATLAB语言现场编程演示教学，以提高学生的编程能力，为科研实验的仿真奠定良好基础。

2)图像处理技术：根据授课课时情况，有选择性地重点讲解2～3个图像处理技术，如图像分割、水印和加密等。在讲授某项图像处理技术时，如图像加密技术，通过文献检索结果给同学们展示该方向的研究历史、研究现状以及研究趋势。用中国知网(CNKI)检索题目中含“图像加密”文献的检索结果，该技术是从1994年起，有第一篇中文电子文献记录；随后，研究者们的研究兴趣逐年提高；从2007年开始，每年发表论文的数量超过100篇。从研究趋势看，目前该方向仍被研究者们高度关注。同时，在教学内容上，添加目前国内、外在该研究方向上的最新成果，如基于DNA编码的图像加密算法[6-8]。

3)学术研究：该模块具体教学内容主要包括文献检索和科技论文写作等。

3.2 教学实验改革

为解决在“图像处理”课程授课过程中存在的轻实践问题，设计了6个理论与实践一体化的探究性实验项目。目的是使学生在一个真实的项目背景中产生学习兴趣。通过学生的主动学习和教师的指导学习，学生在课内、外都能体验到学习的乐趣，实现以学生为主体的开放式探究性教学。

从设计论证、制作和应用效果等多个方面进行项目设计，保证课题涵盖“图像处理”课程的核心教学内容，紧扣课程的重点、难点和关键点，且具有探究性。每个探究性课题由易到难，各个子项目联系紧密，层层深入。设计的理论与实践一体化探究性实验项目及其相对应的知识点如下。

1)实验一——图像处理常用函数的使用。

相关知识点：imread()，imshow()，imwrite()，im2bw()，size()，imhist()和rgb2gray()等常用图像处理函数。

2)实验二——彩色图像灰度化算法研究。

相关知识点：掌握人类视觉系统(human visual system，HVS)最佳算法、单一分量算法、平均值算法、最大/小值算法和最值平均值算法等五种主流彩色图像灰度化算法的原理和特点；并对这些算法进行编程实现；尝试设计一种新的彩色图像灰度化算法。

3)实验三——图像分割算法研究。

相关知识点：掌握直方图法、迭代法和Ostu等三种主流图像分割算法的原理和特点；对这些算法进行编程实现；尝试设计一种新的图像分割算法。

4)实验四——图像加密算法研究。

相关知识点：掌握基于Arnold变换、基于混沌和基于频域等三种主流图像加密算法的原理和特点；对这些算法进行编程实现；尝试设计一种新的图像加密算法。

5)实验五——图像水印算法研究。

相关知识点：掌握最低有效位(least significant bit，LSB)、加法准则和乘法准则等三种主流图像水印算法的原理和特点；对这些算法进行编程实现；尝试设计一种新的图像水印算法。

6)实验六——图像处理系统。

相关知识点：图像处理系统要求实现彩色图像灰度化、分割、加密和水印的等图像处理功能，即将实验二至五的程序代码进行集成，并采用图形用户界面(graphical user interface，GUI)方式进行展示。

实验前，简单讲授实验内容和涉及的主要MATLAB函数或命令；实验中，要求学生采用MATLAB语言进行实验；实验后，要求学生提交一份完整的实验报告，要求内容充实，语言简练，对实验内容进行描述和总结。

3.3 教学方法改革

为解决在“图像处理”课程授课过程中存在的理论难度大问题，采用了专题式和可视化等两种教学方法，详述如下2个方面。

1)专题式教学方法：教师选取并围绕教学目标，以学科体系或课程的教学大纲为指导，不受时间、地点和教材章节的限制，把知识及能力等教学任务分解为多个教学专题，以专题取代教材或章节，每一个任务就是一个专题，通过相应的教学方法和手段，使学生逐一掌握每个专题内容，从而完成教学任务[9]。该教学方法既能使教学重点突出、信息量大和针对性强，又能充分调动学生学习的积极性。

“图像处理”是一门新型课程。考虑到每位授课教师一般都有1～2个研究方向，同时，每个图像处理技术本身也易于做成专题，分别由不同的授课教师来讲授。这样既可充分发挥每位教师的特长，又能使学生获得每个图像处理技术较为全面和前沿的学术知识。

2)可视化教学方法：借助图像处理可视化教学演示系统进行授课，通过图形图像的方式，展示较为复杂的算法原理，降低学习难度。该教学方法不但能让课堂教学活泼生动，而且也可加深学生对知识的理解和掌握程度[10]。目前，现已开发了分割、加密、水印和增强4个图像处理教学演示系统，对应的计算机软件著作权登记号依次为：2015SR189969，2014SR1387030，2015SR189233和2015SR189219。

①图像分割教学演示系统：主要实现图像阈值分割算法、基于边缘检测的图像分割算法、基于区域的图像分割算法和基于遗传算法的图像分割算法。其中，该系统的主界面如图1所示。

图1 图像分割教学演示系统主界面

②图像加密教学演示系统：主要实现了基于Arnold变换的图像加密算法、基于 Logistic映射的图像加密算法、基于离散小波变换(discrete wavelet transform，DWT)的图像加密算法和基于离散余弦变换(discrete cosine transform，DCT)的图像加密算法。其中，该系统的主界面，如图2所示。

图2 图像加密教学演示系统主界面

③图像水印教学演示系统：主要实现基于LSB的图像水印算法、基于DCT的图像水印算法、基于加性扩频(additive spread spectrum，ASS)的图像水印算法[11-12]和基于乘性扩频(multiplicative spread spectrum，MSS)的图像水印算法[13]。其中，该系统的主界面，如图3所示。

图3 图像水印教学演示系统主界面

④图像增强教学演示系统：主要实现了基于直方图均衡化的图像增强算法、基于模糊理论的图像增强算法、基于Retinex理论的图像增强算法和基于白平衡的图像增强算法。其中，该系统的主界面，如图4所示。

图4 图像增强教学演示系统主界面

3.4 考核方式改革

为解决在“图像处理”课程授课过程中存在的缺乏创新能力培养问题，将结课论文作为重要考核指标之一，详细描述如下。

闭卷考试是高校对学生能力考核的主要方式。它虽然能在很大程度上反映出学生对课程知识点的掌握程度，但是不能反映学生的动手实践和创新能力。“图像处理”作为一门实践应用性强的课程，采用这种考核方式很难全面反映出学生的学习效果。因此，该课程采用了一种“闭卷考试成绩、实验成绩、结课论文成绩和考勤成绩”的综合考核方式，各部分成绩比例依次为30%、30%、30%和10%。其中，闭卷考试环节重点考查学生对图像处理基础知识的掌握程度；实验环节重点锻炼学生的编程能力；结课论文环节重点培养学生的科技创新和论文撰写能力。结课论文要求独立完成，要有自己的观点，2 500字左右，按照题目、作者、摘要(中英文)、关键词(中英文)、正文(包括引言、算法、实验、结论)、致谢(若需要，可以有)、参考文献(不少于4篇)等“八股文”的形式来撰写。考勤环节为了防止学生无故缺课。

4 实践教学改革

为验证此次教学改革效果，对中国矿业大学“图像处理”全校公共选修课程，近3年的课程选课人数、出勤率和成绩情况进行对比分析。

4.1 课程选课人数分析

课程选课人数指标能够粗略地反映出学生对某门课程的兴趣。近3年，中国矿业大学“图像处理”全校公共选修课程的学生选课人数(最大限选150人次)如表1所示。数据表明，通过此次教学改革，2017年学生选课人数为144人次，与2015年和2016年相比，有了明显提高。

4.2 学生出勤率分析

表1 近三年选课人次情况

学生出勤率指标能够粗略地反映出学生对此次教学改革的认同度。近3年，中国矿业大学“图像处理”全校公共选修课程的学生出勤情况如表2所示。数据表明，通过此次教学改革，2017年学生平均上课率为81%，与2015年和2016年相比，有了明显提高。

表2 近三年学生出勤情况

4.3 学生成绩分析

学生成绩的统计分析指标可对课程教学质量做出较为客观的评价[14]。近三年，中国矿业大学“图像处理”全校公共选修课程的学生成绩情况如表3所示。数据表明，通过此次教学改革，2017年学生成绩中优秀和良好比例分别为25.3%和36.14%，与2015年和2016年相比，有了明显提高。

表3 近三年学生成绩情况

5 结束语

以学术研究为导向，从教学内容、教学实验、教学方法和考核方式等4个方面对“图像处理”课程进行教学改革，有效地解决了该课程在授课过程中存在的教学内容陈旧、轻实践、理论难度大和创新能力弱等问题，主要贡献如下4个方面。

1)教学内容方面：为解决教学内容陈旧问题，添加了学术研究模块，即文献检索和科技论文撰写等，并将学术研究理念融入整个教学环节。

2)教学实验方面：为解决轻实践问题，设计了6个理论与实践一体化的探究性实验项目。

3)教学方法方面：为解决理论难度大问题，采用了专题式和可视化教学方法。在可视化教学方法方面，现已开发了分割、加密、水印和增强等4个图像处理教学演示系统。

4)考核方式方面：为解决缺乏创新能力培养问题，采用了一种“闭卷考试成绩、实验成绩、结课论文成绩和考勤成绩”的综合考核方式。各部分成绩比例依次为：30%、30%、30%和10%。

近3年的教学实践对比分析表明，此次教学改革有效地解决了授课过程中存在的问题，激发了学生的学习兴趣和创新意识，教学质量得到明显改善，总体教学效果令人满意。