《数字图像处理》课程教学内容优化的探索和实践

《数字图像处理》课程教学内容优化的探索和实践

光电工程学院　马卫红　田　会　倪晋平

摘　要　文中从工科专业角度出发阐述了《数字图像处理》课程的特点和进行研究生课程体系优化研究的必要性。结合专业培养方向及学科特色，探讨了课程体系优化的有效途径，并进行了深入思考。提出了一套针对工科专业的数字图像处理课程体系的优化设计方案。该方案以基于数字图像处理检测需求的一般流程为主线，通过建立基础课程提纲，以专题形式将授课内容依据学科特色、学时要求，形成分层次、循序渐进的教学体系，突出授课内容的连贯性和完整性，授课方法的适用性。

关键词　数字图像处理；课程内容优化；教学改革；研究生教育

数字图像处理是一门综合性很强、理论和工程应用丰富、相关内容迅猛发展的课程，涉及数学、控制学、信号处理、生物生理学、心理学和计算机科学等多门，各学科的发展以及它们之间的交叉、集成、渗透，都推动着数字图像处理技术迅猛发展，也促使该课程教学内容不断更新，对教学方法和手段也提出了更高的要求。近年来不仅本科、硕士研究生甚至博士研究生阶段越来越多的专业都开设了数字图像处理课程。

北京科技大学对2008—2009第一学期硕士生课程内容与本科生课程重合度进行了数据统计分析，数据表明在开设硕士生研究生课程350门中，内容重复度在20%～29.99%的课程比例最大，为53.14%。一定程度的基础内容强化和条理重分割是非常必要的，但过高的重复比例会使学生有吃回锅饭的感觉，近年来的研究报告也指出，很多土著研究生（指考入本校的研究生）感觉某些研究生课程给他们的感觉是读大五，直接效果就是内容的简单重复，没有新的内容。因此对不同学位阶段课程内涵的定义、课程体系的建立和完善迫在眉睫。对于大多数非计算机类工科专业，数字图像处理课程的开设主要是使学生具备基于图像处理方法的检测工作基础，因而通过该课程的学习，学生应具备基本的图像特征提取能力，因而课程体系的完整性非常重要。作者结合在本科、硕士研究生阶段的多年授课经验，开展了数字图像处理课程研究生培养阶段教学内容优化的实践和探索。

一、强化基础理论，核心内容拓展工程化应用技术

在我校目前选修该门课的研究生当中，部分本科期间修过本课程，部分没有学过。因此课程的经典理论、核心内容的加深非常重要。一般来说，研究生具备良好的数学基础，因此在本科阶段重点讲授的核心理论在以关键词的形式回顾后，工程化应用技术的教学告诉学生如何把理论知识运用到实际的图像处理问题中，加强学生学习兴趣，引发创新意识。

数字图像处理课程以“数字图像”作为对象，主要进行“处理”技术的讲授。“数字图像处理”作为一个过程，必须首先让学生清楚输入——“数字图像”。清楚地告诉学生数字图像可以用一个二维矩阵或三维矩阵表示，一个二维矩阵或三维矩阵也可以用图像来表现。那么这个过程的输入在数学上就称为一个二维矩阵或三维矩阵。有了这个输入对象，我们就得到了一个矩阵，包括各个坐标下的像素值信息。“处理”是个过程，这个过程的输出同样也是幅图像（数字图像分析的输出可以是一个或多个数值。严格的数字图像处理的输出是图像），那么严格的数字图像处理的输出就是根据处理方法，由输入矩阵获得一个输出矩阵，具体地说就是获得输出矩阵中各个坐标的像素值。“数字图像”和“处理”的清楚讲授非常重要，这是讲好整门课程的前提，因此作为最重要关键词，必须讲深讲透。

除此之外，课程中的“傅里叶变换”和“卷积”也是必须讲深讲透的另外两个关键词。光电类专业的学生大都具备“傅里叶变换”的基础知识，在这门课程中需要的是从一维引入到二维，因此在授课中引入“基图像”可以有效地帮助学生转换思维。将“空域”、“频域”两个空间理解清楚就像捅一层窗户纸，那么对学生而言那根指头就是“基图像”的清晰讲解，借助计算机构造可视化的基图像，使学生理解对于一幅二维图像，它的傅里叶变换矩阵中的点值不再跟空间图像的某个或某几个像素值有什么关联，体现的是整幅图像包含某个基本像的量，包括相移和幅度。数字图像处理方法按处理域分为“空域法”和“变换域法”。“卷积”是数字图像空域处理的重要数学方法，也是“变换域法”之所以应用的影响因素之一，因此它的理解清楚与否直接影响学生对图像处理方法的学习。“卷积”的数学方法对学生而言不难，关键是一定要通过例图清楚地讲授，不能留下死角。

二、内容延伸模块化，形成分层次课程体系

传统的内容按先后顺序分配，对大学各阶段的数字图像处理教学弊端很多，已严重影响了学生的学习效果。作者在承担本科毕业设计工作中就发现，很多选修过数字图像处理的学生尚不能进行一个简单的图像处理实际应用，前期学习的理论知识分散，没有形成一个完整的体系，这可能和教学内容的体系完整性不好有关。

因为数字图像处理的内容繁多，大多数数字图像处理教材都是按处理方法分章节，而处理方法又有所交叉，如图像增强的部分内容也可以认为是图像复原。课时数偏少时，选择讲授教材中前面的内容，着重“基础”知识的介绍，难免会影响体系的完整性，造成学生在学完多种方法后，还是无法完成一个具体的处理任务，如分析光学条纹的间隔、激光光斑图像的质心等。针对光电类专业特色，将数字图像处理内容按照一般检测任务提炼为：采集、传输、增强、分割、特征提取和理解。传输主要涉及图像压缩的内容，在一般检测中很少设计，这个专题可以根据学时数作为插入专题。其余四部分是一般检测任务的必要过程，作为主线贯穿整个体系。在采集部分提炼图像基础知识专题、图像基本信息、图像采集系统基础三个专题，图像增强提炼图像的基本操作、图像变换、图像的卷积运算、边缘提取、噪声抑制专题，图像分割专题，特征提取和理解提炼特征提取和分类、目标的几何特征、目标的形状特征专题为核心专题，作为必讲内容，保证整个内容体系的完整性。通过这些内容的讲授，使学生具备将数字图像处理方法运用到解决实际处理问题中的基本能力。

构建了授课内容的基本框架后，根据学生学习阶段、课时安排、专业特色延伸授课内容。在每个部分中首先拓展专题，将这些拓展专题分为偏工程型和偏理论型。每个专题中设置基本内容和扩展内容，形成模块化分层次的课程体系。比如在拓展图像压缩专题中，将基本的图像压缩方法、压缩质量评价、JPEG标准、MPEG标准根据本专业学科特色进行讲授。

在图像增强中，目前的大多数教材中存在直方图均衡化的内容，然而随着图像处理技术的发展和应用的拓展，人们发现在绝大多数图像不适合直方图均衡化处理，因此这部分内容可以不讲或作为选讲让学生自学。在研究生阶段，偏理论教学内容加入图像滤波器设计，小波基础，偏工程教学内容加入卷积模版的设计、频率域处理的方法及实例。形态学因为简单、优美、实用，在本科阶段建议引入概念和简单应用，在研究生学习阶段在应用领域进行拓展。

图像增强部分的内容非常多，使学生清楚掌握第一节内容介绍的关键词，课程的延伸内容就会更易理解。根据学科特色和学习层次，有意识地引入工程专题或理论专题。

图像复原的理论性很强，在文中提出的体系中将它放入图像增强部分中，不作为核心专题，可以引入。同时本专题的内容也根据引入层次的不同设计可选模块。在研究生阶段加深复原理论学习，为滤波算法的创新实践打下理论基础，进一步，在博士阶段可引入超分辨复原等内容，拓展学生处理能力。

图像分割是图像处理中最关键的步骤之一，因此在本科阶段就对基本的分割方法进行了学习，在硕士研究生阶段进行深入讲解和工程化应用拓展的同时，适当引入新的分割技术，如亚像元分割等内容。

将数字图像处理课程内容以核心专题为主轴，通过专题拓展和内容划分形成模块化课程体系，在确保授课内容体系完整的情况下，使内容选择更具条理和可操作性。

三、因材施教，突出特色

有了文中的课程内容优化方法，很容易实现因材施教，使得课程内容安排更有章可循，与此同时授课手段和方法的提高也非常重要。近年来很多教师将MATLAB应用到实际教学中，这种软件非常适用于处理矩阵，语法也相对简单，对提升教学效果起了非常好的作用。然而过多地强调软件应用和效果显示容易使学生忽略基本理论和方法的学习。因此借助MATLAB这个工具，提升数字图像处理方法讲授效果是个原则，因而在授课过程中尽量少地使用一些集成函数。

PPT的引入使授课更轻松，相对带来的是授课节奏的不宜掌握，因此在授课过程中强调重点突出，对于重要内容，借助与学生的互动掌握其理解程度。在制作多媒体课件时切忌为了可视性忽略基本内容的编排。

突出特色是每所大学、每个学科重点体现的，数字图像处理技术的适用光谱性，也使得这个课程在不同学科开设。引入本学科特色，优化教学内容被每个授课教师所关注。光电类专业学生具备一定的图像采集装置的基本知识，因此对于图像质量的理解、图像模糊源的分析理解比较容易，可以适当引入图像模糊复原的实例。在其他课程实验如物理光学、应用光学实验，有条纹分析、光斑分析等需求，结合这些需求，在目标特征提取中重点讲授，对于提高学生学习兴趣、加强其创新意识有重大意义。

四、结语

数字图像处理应用技术发展迅猛，内容涉及面广，目前很多学科都开设了这门课程。如何根据学科特色、学生特点、学时安排好授课内容、提高讲授方法和手段的有效性是主讲教师必须关注的，同时对于提高学生学习兴趣、加强工程实践应用能力以及培养信息技术时代的创新型人才具有重要意义。文中结合工科专业学科特色，设计的专题内容延伸模块化、分层次的课程体系，采用专题框架，在保证授课体系完整性的前提下，授课教师可以依据教育阶段、专业特色、学时要求，引入模块化延伸内容，形成有层次的授课内容。

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