基于深度學習的數字圖像處理教學模式探索

摘要：本文針對數字圖像處理課程的將理論與實踐相結合的特點，探索基于深度學習路線的數字圖像課程教學新模式，提升學生作為學習主體的主動性、創造性和積極性，幫助學生建立知識的深層次理解，同時也提升學生的綜合運用能力。

關鍵詞：深度學習;數字圖像;圖像處理;教學模式;研究分析

數字圖像處理是計算機科學與技術、電子信息工程等專業高年級開設的一門重要專業課程，融合了多媒體技術、信號處理、模式識別、計算機視覺等多學科知識，講授的理論復雜，要求學生有較好的數學基礎，是一門教學難度較高的課程。而目前數字圖像處理作為人工智能技術應用最為成熟的領域，各種新應用、新技術層出不窮，如指紋識別、人臉識別、車輛識別等，紛紛進入人們的生活。如何激發學生的興趣，讓其理解并掌握圖像處理中艱深的理論知識，并聯系生活實際，分析、決策、解決問題，培養學生的綜合運用能力，一直是教學工作的難點。這種能力的培養依靠單一的傳統課堂教學方式難以奏效，需要在完備的教育教學理論指導下，在理論和實踐環境中系統地培養學生的高水平思維，進而獲得綜合運用能力。

深度學習是近幾年國內教育界倡導的一種學習方式，這種學習方式的目標就是達到知識的廣度、深度和關聯度，全面提升學生的核心素養，獲得綜合運用能力。本文嘗試在數字圖像處理課程教學過程基于深度學習路線建立知識體系，探索數字圖像處理教學新模式，以挖掘學生作為學習主體的主動性、創造性和積極性，幫助學生建立知識的深層次理解，同時也提升學生的綜合運用能力。

一數字圖像處理課程教學特點

作者所在學院的《數字圖像處理》課程教學中，存在以下幾個問題：

一是覆蓋知識點多，教學難度大。數字圖像處理課程主要講授圖像生成基礎知識和圖像處理技術基本原理，涵蓋圖像去噪、圖像增強、圖像復原、圖像分割、圖像特征提取和圖像識別等多模塊內容，涉及知識面廣。大多數知識點以線性代數、概率論為基礎，同時與信號處理、數據結構、圖形學等課程內容交叉，知識艱澀，學生理解和掌握難度大。

二是存在授課方式傳統單一的問題。目前授課方式以傳統的課堂教授為主，采用多媒體資源進行教學，學生采用被動方式學習。學生在學習容易理解、案例豐富的如圖像平滑、灰度提升等知識點時興趣較濃，但是面對需要演算、推導的練習部分時表現淡漠，接受速度慢，教學效果不盡如人意。

三是實踐環節薄弱的缺點也比較突出。數字圖像處理課程是一門非常注重理論性和應用相結合的課程，目前課程的實踐環節包括實驗課程和畢業設計，實驗課時少，設置的內容覆蓋知識范圍小，難以鍛煉學生動手能力和解決實際問題能力。同時，實踐環節的內容往往與本學科前沿知識脫軌，無法反映新技術的發展。

二基于深度學習的數字圖像處理教學模式初探

（一）數字圖像處理課程的深度學習路線

深度學習指學習者通過批判學習新知識，與已有知識進行整合，形成對學習內容的理解，建立單一知識與整體框架的聯系，并能夠運用所學對實際問題進行分析和決策進而解決實際問題，實現知識的內化，從而超越較低的思維能力，獲得高階思維能力的學習。數字圖像課程深度學習路線如圖1所示。

作為深度學習的準備工作，教師必須首先充分了解課程目標與課程內容之間的關系，設計學習目標和學習內容;而后通過預評估了解學生的學科基礎、已具備的操作技能、需求和預期效果;根據預評估結果，教師補充先期知識或用于建立聯系的背景舊知識，學生進行新舊知識的整合，獲得理解;最后學生對于知識進行深度加工，不僅能闡述、解釋知識，并完成知識的應用和遷移。在此過程中，一直貫穿評價和反饋，以便學生修正學習方法，完成深入學習。

（二）基于深度學習的數字圖像處理課程課堂教學

在課堂教學中，可以根據“課前準備-新舊知識整合-深度加工-評價”這樣的路線開展教學活動，擬制訂深度課堂教學框架如圖2所示。

1 課前準備階段包括設計學習目標和內容，預評估和營造積極學習氣氛三方面內容。

教師梳理完數字圖像處理課程知識點結構后，根據主題劃分為圖像增強、圖像變換、圖像恢復、圖像分割、圖像識別等單元模塊，形成清晰的框架。在每個模快開始教學前，將其要解決的關鍵問題、教學目標、學習任務進行發布，使學生明確學習任務和目的。同時發放調查問卷，通過學生的反饋摸清學生已有的先期知識和學習風格。

此外，為了促進學生間團結協作，營造積極向上的氛圍，將學生劃分為學習小組或課題小組，使學生間相互督促，共同學習。

2 新舊知識整合階段用于預備與激活先期知識，獲取新知。根據學生的調差反饋，教師課前事先發布補充先期知識或用于建立聯系的背景舊知識，提醒學生做好預習。課堂教學時盡量采用啟發式教學或者案例式教學，以激活舊知，講授新知。學生通過課堂學習，課后復習，進行新舊知識的整合，并通過練習與測試的方式深化認識，獲得初步理解。

比如在學習直方圖變換方法前，補充直方圖在圖像質量判斷中的作用，并利用發布Photoshop演示其自動色階和替換顏色的功能，激發學生學習的興趣，及對直方圖均衡化的思考。

3 深度加工階段要求教師發布案例，要求學生運用已習得的理論知識進行分析、判斷，并將這些知識應用于實際案例的處理。學生以小組合作的形式完成任務，形成最終作品，并在課堂上展示作品，匯報完成過程，總結經驗。此過程中學生通過分析、交流、合作完成綜合應用，進一步建立起知識之間的聯系，逐步完善自我知識體系。

此階段一般在實踐環節中完成。比如在圖像增強的實驗課中發布一系列質量退化的圖片，要求學生運用所學知識分析質量退化原因，選擇最適當的方法進行調整。或者在綜合實驗中布置二維碼識別、車牌分割、人臉識別這樣緊跟時代應用潮流，容易激發學生學習欲望，并有一定科研價值的課題，在某種程度上也鍛煉了學生的自學能力。

4 評價階段中，教師在課堂上對學生作品及時進行等級評估，并給出反饋意見。其他學生也可進行評價。學生通過教師和他人的點評誘發反思，修正學習方法，完成記憶、思考、理解、應用和遷移的整個深度學習過程。

實踐教學是數字圖像處理課程的重要環節，由上述可知，它已經作為課堂教學的一部分，充分融入深度教學框架中。學生在理論知識與實踐知識相結合的教學活動中，能夠不斷提升實際運用能力，培養創新思維，達到深度學習的目的。

結語：

綜上所述，數字圖像處理課程的深度教學模式存在很多的改進空間，例如可以利用線上環境建立發布知識的平臺，研究學習小組公平、高效的合作方式等，在后續的工作當中，需要進一步做到優化和完善，使得基于深度學習的數字圖像處理教育模式能夠發揮其應有的效果。

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作者簡介：柴樺（1978.12—），女，湖南長沙人，土家族，碩士學歷，講師職稱，研究方向：圖像處理、計算機網絡。