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【图像处理课程改革初探】图像处理课程

来源:辞职信 时间:2019-10-04 07:49:46 点击:

图像处理课程改革初探

图像处理课程改革初探 一、引言 “图像处理”是我院计算机科学与技术专业和物联网工 程专业的专业选修课,该课程要求学生能够掌握基本的图像 处理理论与算法,能够进行简单的程序设计来实现特定的图 像处理任务。然而,经过几年的课程教学,我们发现学生在 学习这门课的过程中出现了一些问题,具体如下:
首先,图像处理这门课是多学科交叉,学习这门课之前 要掌握微积分、线性代数、微分方程、计算方法等数学课程, 同时还要掌握一种程序设计语言。然而,学生的学习积累较 弱,在进行算法讲解过程中往往需要结合特定的物理学、仿 生学理论进行必要的数学理论推导,使学生在听课的过程中 感到乏味,这给学生的学习上带来了不小的困难。在课下和 学生交流过程中,他们普遍反映对理论推导的理解上存在不 小的困难。

其次,作为一门实践性很强的课程,在学习课程的同时 还需要进行相应的编程来验证算法的有效性,更多的时候是 需要学生在吃透算法的基础上引导学生对已有算法来进行 改进。然而,由于许多学生对于这门课的作用、目标不清晰, 没有一个正确的学习方法,导致学生自己编程时普遍存在没 有思路或者无从下手的感觉。

最后,这门课是三年级下学期开设的课程,学生面临公 务员和研究生考试,同时还是选修课,学生重视程度不够,这些不确定因素给教学带来了一定的困扰。这样一来,真正 肯下功夫学习的学生并不是很多。

为了破解图像处理这门课教学过程中所存在的一系列 问题,提高学生对这门课的兴趣,同时按照学校应用型本科 人才培养的要求,我们对这门课的教学总体目标和要求、教 学内容、教学方式和考核方式进行了相应的改革。

二、教学总体设计 2014 年淮阴师范学院逐步开展了本科教学改革,学院 的人才培养目标要逐步向应用型本科人才培养方向进行转 型。结合图像处理这门课有着非常强的工程实用背景,根据 学校的应用型本科人才培养方案要求,我们对课程的教学目 标和要求、教学内容、教学方式和考核方式进行了如下改革。

(一)教学目标和要求 按照应用型本科人才培养要求,结合学生的实际情况, 教学目标的制定上统筹考虑基础理论的掌握和实践能力的 提升两方面要求,使学生初步确立图像工程的理论思维,具 备一定的创新实践意识,在自己的专业领域灵活应用所学知 识解决实际工程问题。

(二)教学内容 尽管图像处理是一个年轻的学科,但其所涉及的内容却 比较多而且杂。图像处理所涉及的主要内容包括:图像的基 础理论、图像滤波、图像分割、图像增强、图像变换(如傅 里叶变换、小波变换等)、图像形态学处理、图像复原与重建、图像压缩与编码、图像数字水印等。同时,图像处理也 是一门不断发展的学科,文献[1-3]是图像处理的经典教 材。以文献[1]为例,已经是第六版了,每一版本都比上 一版本在内容上进行了不小的扩充。作为一门只有32 课时 的选修课,不可能面面俱到讲授所有内容,因此在内容上的 选择要慎重。为了突出实践教学以及避免枯燥的理论学习, 我们采用了Matlab 版本的数字图象处理这本教材[4]。使 用Matlab 软件可以对图像处理的中间过程和结果有个直观 的接触,使学生对课堂教学以及学生自学过程中能够产生足 够的兴趣。同时,利用Matlab 自带的图像处理工具箱,可 以很方便地调用相关函数来实现特定的图像处理算法,这些 函数对于理解书本内容有着很大的帮助作用。此外,Matlab 还有非常详尽的帮助文档,便于学生自主学习。这里我们并 没有采用VC++作为编程软件,主要是试验环境的搭建比较麻 烦,调试起来比较困难。但是,在课程简介过程中,我们针 对想深入学习图像处理,尤其是涉及硬件(DSP、FPGA)编 程进行图像处理算法研究的学生,给他们推荐文献[5]。

在具体内容的讲授上,以工程应用背景为主的知识点进 行讲解,包括:图像基础理论、图像滤波、图像分割、图像 的傅立叶变换、图像压缩与编码。在基础理论的讲解上,主 要是给学生树立图像的数学模型和图像处理的整体架构:用 矩阵的形式来表示图像,所有图像处理算法都是围绕如何使 用相关方法来对这个矩阵进行处理,再把处理的结果以图像的形式显示。这样使学生清楚在接下来的课程学习中如何去 应对形式多样的算法。对于图像滤波、图像分割等其他内容, 重点突出工程应用背景来提高学生的关注度与兴趣。

(三)教学方法 除了传统的多媒体课件和板书外,在教学环节中引入大 量的现场演示环节,通过Matlab 软件对图像处理算法进行 仿真与处理,使学生对算法有个直观的认识。教学过程中的 算法讲解,主要利用Matlab的数字图像处理工具箱中的对应 函数,通过函数调用来教学生算法的使用,避免了复杂的数 学推理,使课堂教学更有趣味性。另外,所有的课堂教学全 部选择在计算机机房,讲解的过程中随时让学生来演练相关 的算法,加深对知识点的理解。此外,当学生对图像处理有 了一个基本掌握后,给出部分开放题目供学生选择,让学生 分组来完成相应的题目,采用小组报告的形式到讲台上来讲 解本组算法设计的过程,由下面的同学进行提问,凡是提问 的学生都会有加分,如果台上同学回答正确也有加分。这样 增加课堂学生的参与程度,使学生都能够融入到课堂中来。

此外,我们还积极引导学生合理利用网络资源,选择与课堂 教学内容相关、有针对性的视频公开课让学生去学习,同时 给学生提出相应的问题,通过这种方式使学生自己解决问题, 并把答案以作业的形式递交。

(四)考核方式 传统的考核方式比较单一,由平时成绩和期末闭卷考试成绩构成。这种考核方式的弊端就是学生对于课程学习过程 重视不够,在期末时采取突击复习的被动方式来应对考核。

若是期末用一张试卷进行考核,知识点量大、面广,学生复 习困难,不利于学生对知识的掌握。考核只是一种手段,最 终目的是通过考核使学生掌握知识。因此,我们采用过程化 考试方法,即取消期末闭卷考试,把期末考试的比重分散到 整个学期考核的各个环节。具体方案是:平时成绩占总评成 绩的10%,主要考核学生的出勤及课堂表现情况;
作业占30%, 批改三次作业,每次满分10 分,批改后直接公布分数;
团 队合作项目占60%,期中、期末各进行一次实验汇报,由学 生上讲台讲解本组实验过程并提交实验报告,每次汇报满分 30 分。通过这种考核方式,使学生在整个学期学习的各个 阶段对自己所获得的分数有个直观的把握,一方面能够调动 学生的积极主动性、能够避免期末复习考试给学生带来的额 外负担,使他们能够把注意力集中在课堂上;
同时,在教学 的各个阶段教师都有机会对学生的学习进行督促和总结。

三、课程设计 这里我们以图像分割这一章的一节课的教学过程为实 例,讲解我们的课程设计。每节课教学内容的选择上突出兴 趣主导,根据学生需求并兼顾题目的难度。以图像分割中的 边缘检测为例,首先给学生展示一款安装在手机上名为“魔 漫相机”的小软件,这款软件可以自动识别出照片中的人脸, 然后嵌入到特定的场景中,如图1所示。图1 中,(a)为图像处理中的标准原始图像,在讲课 时,先把这幅图像显示给学生,然后利用手机上安装的魔漫 相机软件对这幅图像进行处理,得到图(b)。此时学生的 注意力都被吸引到这幅处理后的图像,学生开始讨论。此时, 我会讲解这个软件所用的算法,即使用人脸识别技术定位到 图像中的面部区域,利用图像分割算法提取出面部图像,再 嵌入到特定的场景中,就得到图(b)。紧接着,我抛出问 题,这幅图像与素描很接近,基本勾勒出场景的线条,如果 用算法实现这一处理,就是我们接下来要学习的边缘检测算 法。通过现场编程,用普鲁伊特边缘检测算法对(a)图像 进行处理,得到(c)图像,然后显示给学生看。然后提出 问题,是否还有其他的边缘检测算法?边缘检测算法的原理 是什么?通过对这些问题的讲解,使学生掌握了边缘检测算 法的本质就是设计模板,通过更改模板中的数据可以得到不 同的检测效果,然后让学生们上机练习来对现有算法进行改 进。一些学生直接把编程处理后的边缘图像发在自己的个人 空间里,互相点赞,使学生们感到学习的趣味性。

四、总结 本文总结了图像处理这门课程的教学改革方案,在教学 目标和要求上凸显工程应用背景,目的是使学生具备解决实 际问题的能力;
在教学内容的选择上,选择有针对性、难度 适中且容易实现的内容来进行讲解;
授课形式除了传统的多 媒体教学,还引入互动教学、案例教学以及慕课模式,充分调动学生的积极性、主动性,使学生融入到教学过程中;
考 核方式采取过程化考核,让学生及时了解自己在各个阶段的 分数,减轻了学生的课业负担。通过两个学期的教学实践, 学生对现在的教学模式满意度达到97.3%,实现了预期的教 学效果。

[参考文献] [1]鲁斯著.数字图像处理(第六版)[M].余翔宇等 译.北京:电子工业出版社,2014. [2]冈萨雷斯,伍兹著.数字图像处理(第三版)[M]. 阮秋琦等译.北京:电子工业出版社,2011. [3]彼得鲁著.图像处理基础(第二版)[M].章毓晋 译.北京:清华大学出版社,2013. [4]冈萨雷斯,伍兹,艾丁斯著.数字图像处理(MATLAB 版)(第二版)[M].北京:电子工业出版社,2014.

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