应用型本科院校“数字图像处理”教学研究与改进

李锐 段汉根 余宏杰

摘要：“数字图像处理”是电子信息类专业的基础课程具有很强理论性和工程应用性。根据培养高素质应用型人才的培养目标以及课程思政的要求，分析当前教学模式中存在的问题和不足，提出旨在提高教学质量和人才培养质量的方法和措施。教学改革措施增强了学生对该课程的学习兴趣和主动性，培养了学生的爱国情怀、创新思维，提升了学生的实际工程能力，且提高了教学质量。

关键词：数字图像处理;教学改革;课程思政;教学质量

中图分类号：G642        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）02-0017-03

Abstract：The course of digital image processing is a basic course for electronic information majors with strong theoretical and engineering applications. According to the training objective of cultivating high-quality application-oriented talents and the aim of ideological and political education， we analyze the existing problems and deficiencies in the current teaching situation， and present the methods to improve the quality of teaching. Teaching improvements have effectively enhanced the quality of teaching and cultivated students' practical ability and innovative thinking.

Key words： digital image processing; teaching improvement;ideological and political education;practical ability

1 引言

數字图像处理（Digital Image Processing， DIP）技术是利用计算机和各类成像设备对图像进行采集和加工的技术[1]。目前人类社会高度数据化和信息化以及计算机应用技术的快速发展和迅速普及，数字图像处理技术已经成功应用在各个领域，例如工业生产、宇宙探测、视频电话、军事公安、信息安全、天气预报、交通导航等。最近十年以来，大数据、人工智能和物联网的深度融合发展和普及使用，数字图像处理技术的地位和重要性日益突出。数字图像处理已经成为应用型本科院校计算机、通信与自动化、电子信息等专业的核心课程，而由于其理论性内容较多，公式复杂而枯燥，从而导致学生在学习过程产生怕学、厌学以及学而不懂的现象[2]。数字图像处理课程是以高等数学、线性代数、数字信号处理等课程作为前驱课程，因而涉及大量数学知识和数字信号处理的相关知识。在传统的数字图像处理教学模式下，一般主要讨论算法的理论推导但忽略了把相关知识与日常生活中的工程问题相联系，导致学习了大量理论知识却不能解决实际问题的尴尬窘境[3-4]。目前国际环境错综复杂，中美在各个领域展开了激烈竞争，教育部要求高校的所有课程必须融入思政元素，加强爱国主义教育[5]。

因此，根据应用型本科院校的人才培养定位和社会对应用型人才的实际需求以及课程思政元素的要求，需要针对性的调整教学内容、改进教学方法、完善教学手段和优化评价体系，增强知识学习和能力培养的融合以及理论知识和实际工程应用能力的结合。

2 “数字图像处理”教学现状和存在问题

近十年以来，随着计算机性能的巨大提升和成像设备的普及，人工智能、大数据技术被广泛运用到各个领域，数字图像处理技术在信息智能化处理方面扮演着不可或缺的地位。大多数高校已经把“数字图像处理”课程纳入本科生教学体系中，侧重要求学生掌握基本原理、方法，了解当前的技术前沿和热点，能解决一些简单的实际问题，同时该门课与人工智能、模式识别和计算机视觉有着紧密的联系起到承上启下的功能，为研究生教学奠定基础[6]。

“数字图像处理”课程为电子信息工程专业必修课、计算机科学与技术专业和物联网专业的选修课。经过几轮教学大纲的修订，现总课时为32个其中理论课24学时，实验课为8个学时。根据该课程近三届教学效果来看，教学内容安排以及实验平台的选择存在一些突出的问题，教学效果不如人意，与应用型人才培养的培养目标存在差距。

（1） 教学内容设置方面

数字图像处理包括图像处理、图像分析和图像理解三个方面，其中每个方面都包含了大量算法和理论。理论课程教学内容多，教学难度大，但课时量安排少，无法形成完善的教学体系。实验内容过于简单以及实验项目设置难度系数偏小，实验类型多为验证性实验，例如图像空域增强、图像频域增强和图像分割等，缺少综合性和设计性实验。实验项目设置和实际工程应用相脱节，与应用型人才培养目标和定位存在很大的差距。

（2） 实验平台方面

数字图像处理课程实验平台主要使用普通计算机作为硬件设备以及Matlab作为软件环境。Matlab的数字图像处理工具箱中提供了大量基本算法方便用户调用，由于Matlab提供了这些算法工具使得学生在实验工程中没有学习兴趣和成就感，降低了学生学习的积极性和主动性并产生厌学心理和疲惫状态。

（3） 教学方法和教学手段方面

传统的“数字图像处理”理论教学过程中，仅仅使用板书和PPT的教学手段向学生传递知识，从而导致学生获取的知识量有限和获取知识的途径受限。在实验教学中，教师只是把实验中使用的算法简单的说明之后，学生按照实验指导书的示例进行机械式的模仿，学生处于完全被动的模仿中，缺少对实验原理的理解并难以主动思考和解决实际问题。

（4） 知识学习和能力的融合方面

“数字图像处理”课程开设在大学三年级下学期，学生在学习此门课程之前没有学习和接触过类似数字图像处理这样理论性和应用型都较强的课程，对这门课的学习多数停留在对基本概念和基本算法的了解阶段，知识面比较窄，无法提高学生解决实际生活中的工程问题的能力，更加无法培养出学生工程能力素养，进一步制约了学生在升学和就业中的选择余地。

（5）课程思政方面

“数字图像处理”课程未进行课程思政建设，教学内容以及教学方法都缺少对思政元素的嵌入，未能充分挖掘课程中蕴含的思政元素。教学过程中潜移默化地对学生进行政治思想教育，更有效地培养学生的家国情怀和社会主义核心价值观[5]。

3 教学改进措施与探索

（1） 优化教学内容和实验项目设置

理论和实验教学内容结构上应该模块化和层次化。图像处理这部分主要涉及图像增强、图像恢复和图像编码三个方面，理论学时16个，实验学时6个。图像分析这部分主要涉及图像分割、图像表达、图像特征分析和目标识别，因而这部分安排理论学时12个，实验学时4个[7]。图像理解这一层次主要包含图像采集表达、景物重建以及场景解释，这部分内容比较抽象因而对于本科生来说难度比较大，我们在这部分仅做简要介绍，不做深度探讨。综上所述，改革后的“数字图像處理”理论学时28，实验课设置为12学时其中包括5个验证性实验项目和1个综合性应用实验项目，具体安排如表1和表2所示。

（2） 合理选择实验平台

改革前的数字图像处理实验教学中使用Matlab作为实验平台，导致学生简单的调用工具箱中函数去验证算法从而失去对算法本身的学习，无法深刻理解数字图像处理的基本概念和算法。改革后的数字图像处理实验教学平台选择使用Visual C++开发环境和Matlab软件作为实验课程的实验平台。首先利用Matlab对数字图像处理的基本算法进行验证，然后利用Visual C++来对这些基本算法进行编程，加强学生对数字图像处理的本质的认识，为后续的综合性实验提供必要的知识储备[8]。

（3） 改进教学方法与教学手段和完善考核方式，提高教学质量

改变传统的数字图像处理的教学模式，理论教学中采取启发式的教学方式。在传统的PPT和板书的基础，鼓励学生走上讲台来讲解一些基本的概念和算法，从而改变学生被动的学生方式为主动的学习[9]。在实验的教学中，通过演示示例并预留一些问题，让学生主动去探索并解决这些问题。在课下，老师把一些难度比较大的实验示例制作成视频向学生展出，从而提高学生在课下的学习兴趣和主动性。以往考核方式主要包括课堂出勤和实验报告，形式过于单一，我们将考核方式改进为“课堂出勤+课堂表现+实验出勤+实验表现+课下学习成果”。课堂表现主要根据学生课堂上的实际表现，例如回答问题的表现、主动讲解学习内容以及实验中的动手能力。课下学习成果主要考核学生课下利用学习的理论知识解决实际问题的能力，并把成果在课堂上展示出来。

（4） 提高解决实际问题的能力，培育职业潜力

加强课外知识扩展，运用课程设计等其他方式，提高学生利用数字图像处理的知识解决实际生活中遇到的问题。鼓励学生参加老师的科研项目，使用多种平台（FPGA、DSP、Open CV）来开发基于数字图像处理技术的应用系统。授课老师要经常走入企业并和一线工程师多接触，了解当前最新的技术前沿，即使根据反馈的信息进行教学大纲的改进。邀请专家和工程师走进课堂，让学生有机会学习先进的技术和了解岗位的需求。使得学生能更好地了解社会生产的实际需求，提高学生就业竞争力。

（5） 加强课程思政建设

课程思政建设是落实全面育人的内在要求，对提高教学质量和提升人才培养质量具有重大实际意义，因此必须充分挖掘出“数字图像处理”课程中的思政元素，实现专业知识学习与政治思想教育的有机结合，使得“课程思政”贯穿整个教学全过程，从而培养学生爱国情怀、文化与制度自信、科学精神、法治思维和社会责任感。我们从教学管理、教学内容、教学方法等方面进行思政元素融合[10]。首先加强课堂管理，要求学生在课堂学习过程中做到不迟到、不早退、不旷课，请假严格执行请教流程与手续，按时按量完成作业，培养学生的自我约束能力和法制思维;教师本身对学生有很强示范和引导作用，因此教师本身必须严格要求自己，努力提高政治思政觉悟、培养人文修养，在实际教学过程中发自肺腑地关心和爱护学生，使每一位学生都能对本课程比较满意。其次，在教学内容方面，把思政元素嵌入到课堂的教学内容中，做到知识点与思政元素的完美结合，使得思想政治教育在专业课学习中润物细无声、入脑入心，部分知识点与思政元素嵌入示例如表3所示。最后，在教学方法方面，课件多演示一些含有思政元素的图像和重点讲解一些含有思政元素的算法，以此激发学生的爱国情怀、自觉践行社会主义核心价值观，努力成为中国特色社会主义的建设者。

4 总结

本文结合应用型本科院校人才培养目标和定位以及课程思政的要求，针对“数字图像处理”课程的教学现状进行分析，给出具体的教学改进措施和方案以提高教学质量。授课老师采用新的教改方案明显提高了“数字图像处理”课程的教学质量，极大地提高了学生的学习兴趣和主动性，进一步促进了老师和学生之间的互动与交流，提高了学生解决实际问题的能力并对就业和考研起到指导作用。

参考文献：

[1] 任瑞治，顾玲嘉，吴戈.数字图像处理实验课程探索与研究[J].教育教学论坛，2018（18）：174-175.

[2] 吴全玉，刘晓杰，潘玲佼，等.“数字图像处理”课程实验教学研究与探索[J].电气电子教学学报，2016，38（1）：121-124.

[3] 霍雷刚，刘素苹，陆建波.应用型院校本科数字图像处理课程教学实践与探索[J].南宁师范大学学报（自然科学版），2020，37（1）：153-156.

[4] 谈玲珑，李长凯，王月琴，等.面向工程实践的数字图像处理课程实验教学改革[J].集宁师范学院学报，2020，42（3）：100-104.

[5] 刘笑吟，徐俊增.工科专业课程融合思政教育的探索与实践[J].高教学刊，2020（20）：186-188+192.

[6] 罗晓清，张战成，康振.“双一流”高校建设背景下研究生“计算机视觉原理与应用”课程教学改革探索[J].江苏理工学院学报，2020，26（2）：100-105.

[7] 王丽杰，秦勇，周真.测控专业“数字图像处理”课程体系优化研究[J].电气电子教学学报，2009，31（3）：19-20.

[8] 陶胜. 数字图像处理课程教学研究与实践[J].湖北第二师范学院学报，2017，34（2）：96-99.

[9] 姜珊，双凯. “数字图像处理”课程的实验教学改革[J].实验室研究与探索，2006（5）：644-646.

[10] 陆玲，何月顺，李祥，等.数字图像处理课程教学改革及实践[J].教育现代化，2020，7（34）：64-67.

【通联编辑：王力】