面向實踐創新能力培養的數字圖像處理教學

胡彬

摘 要 分析數字圖像處理的課程特點，根據學生特點和課程規劃對課程內容進行合理安排，選取適合學生的課程內容。在教學中通過加強實踐訓練、引入OpenCV和最新的科研成果，提高學生的創新能力和動手能力，提升數字圖像處理課程教學質量。

關鍵詞 數字圖像處理；OpenCV；實踐創新能力

中圖分類號：G642.4 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2016）04-0118-02

1 前言

數字圖像處理是一門集光學、計算機科學、應用數學等學科為一體的綜合性學科，經過多年的發展，該學科在通信工程、遙感技術、醫用圖像處理等許多領域都發揮著越來越重要的作用[1]。隨著技術的發展，數字圖像處理領域不斷涌現出新方法，這就要求授課教師將最新的成果和前沿知識納入教材，以適應學科的發展。數字圖像處理又是一門實踐性很強的學科，《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010—2020年）》指出，教學不能單純地進行知識的灌輸，要以提高學生的實踐能力為目標[2]。

在南通大學計算機科學與技術學院實施“國家卓越工程師培養計劃”項目背景下，筆者積極探索數字圖像處理的教學模式。本文分析了數字圖像處理課程的特點，在教學中引入了實踐應用和最新科研成果，取得了較好的教學成果。

2 數字圖像處理學科特點

數字圖像處理課程主要講述數字圖像的基本原理、理論和方法，內容包括了圖像增強、變換、恢復、重建、分割、識別等內容，涉及算法繁多，理論性和實踐性都很強，和數學的聯系非常緊密。整個課程體系更是涉及模式識別、數據結構、數字信號處理、程序設計等支撐課程，主要有以下兩個特點。

1）理論與實踐并重。該課程內容寬廣、理論抽象、算法繁多，同時與實際生活聯系緊密，傳統教材內容以理論介紹為主，強調理論體系概念，較少涉及編程和應用，導致學生理論與實際脫節，不利于培養學生發現問題、解決問題以及創新的能力[3]。

2）發展速度快，應用范圍廣。圖像視頻處理領域的新理論、新方法、新應用不斷推陳出新，每年在CVPR這樣的國際會議和國際期刊上涌現出大量的新方法。其應用領域也涉及智能交通、公共安全、生物醫學等各個方面。

針對課程的特點，本文規劃了合理的教學內容，強化了實踐教學，并將科研引入教學，下文將從這幾點敘述。

3 合理規劃教學內容

數字圖像處理涉及內容相當多，章毓晉將圖像工程分成三個層次，從偏硬件的圖像獲取，中間層次的圖像處理，到高層的圖像理解[5]，以有限的課時要把所有內容都涉及是不現實的，而且學生也無法掌握。針對計算機學院的教學大綱和偏軟的特點，將課程重點安排在中間層次上，表1所示為教學內容安排。

圖像采集部分和圖像編碼做簡要介紹，旨在讓學生了解構成一個圖像采集系統所需的攝像頭和采集卡的基本原理。對于中間層次的內容，分成四個主題，分別是圖像增強、圖像平滑、邊緣檢測和圖像分割，而且重點介紹基于空域的方法，基本不涉及頻域（如傅里葉變換、小波變換等）的處理方法，涉及的算法從點運算到鄰域運算，編程實現上也是一個由簡到難的過程。

圖像理解方面則選擇基于視覺的目標檢測作為主題，此處引入OpenCV作為編程工具，讓學生能夠學習掌握新的圖像處理工具。安排了兩個子主題：基于知識的車輛檢測和基于機器學習的行人檢測。前者的解決需要將前面介紹的知識點串聯起來，后者則引入圖像識別、模式識別相關的知識，同時可以將一些前沿知識介紹給學生。

4 強化實踐教學

在教學內容規劃上，以基于空域的圖像處理方法為重點，重點涉及圖像增強、圖像平滑、邊緣檢測、分割和識別等內容，在每一個主題課堂教學之后，就立即安排實驗，讓學生在理論學習之后能夠立即通過實踐鞏固所學知識。實驗平臺選擇為Visual Studio2012，語言選擇為C++，提高了學生的程序設計能力。對于圖像理解這一部分，由于這部分難度比較大，引入OpenCV，它是一個基于C++的開源圖像處理庫，涵蓋了圖像處理的基本算法、機器學習的部分算法和GUI相關的接口。學生在利用OpenCV解決問題的時候，可以同時參考其源碼，將其與前面實驗時自己寫的代碼比較，這樣既加深了對算法的理解，又提高了編程能力。

5 將科研引入教學

在教學中引入科研實例和科研成果，可以使學生明確學習目的，激發學習和探究的興趣，提高學生自主研究意識和創新能力，學生可以了解該方向的前沿技術和應用領域，對以后的學習和工作都有重要的引導作用。在圖像理解這一單元的學習時，就將科研引入教學中，比如針對行人檢測，介紹了HOG特征[6]、objectness檢測[7]等前沿的科研。

6 綜合評定學生成績

在本課程中，筆者則通過綜合評定方式來確定學生的成績。教學內容的安排多以經典算法講解為主，由于課時有限，不可能將更新、更前沿的算法一一介紹，這就要求學生課后去閱讀學習。因此就某一問題，如圖像分割，去進行課后閱讀并撰寫綜述報告是考核重點之一。另一項考核內容則是實驗部分，要求學生完成一定量的實驗并撰寫實驗報告，動手能力強的學生則可以通過完成更多的實驗項目來提高分數。

7 小結

數字圖像處理是一門發展迅速的學科，也是一門理論與實踐并重的學科，因此對教學的要求也比較高。本文從自身教學出發，總結數字圖像處理的特點，提出在教學中加強實踐應用和引入最新科研成果的新思路，并在教學中加以實施，提高了學生的創新能力和實際編程能力。

參考文獻

[1]孫少林，馬志強，湯偉，等.《數字圖像處理》教學改革初探[J].價值工程，2012，31（8）：168-169.

[2]曹玉東，王冬霞，周軍.數字圖像處理課程教學改革與探索[J].遼寧工業大學學報：社會科學版，2013（2）：129-131.

[3]賈永紅.“數字圖像處理”課程的建設與教學改革[J].高等理科教育，2007（1）：96-98.

[4]劉文禮，陶佰睿，何鵬，等.面向創新實踐能力培養的數字圖像處理教學改革[J].高師理科學刊，2013（1）：93-95.

[5]章毓晉.中國圖像工程15年[J].哈爾濱工程大學學報，

2011，32（9）：1238-1243.

[6]Dalal N， Triggs B. Histograms of oriented gradients for human detection[R].IEEE Conference on Computer Vision & Pattern Recognition，2005，1（12）：886-893.

[7]Cheng MM， Zhang Z， Lin WY， et al. BING： Binarized normed gradients for objectness estimation at 300fps[R].IEEE Conference on Computer Vision & Pattern Recognition，2014：

3286-3293.