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項目驅(qū)動融合思維導(dǎo)圖的數(shù)字圖像處理教學(xué)改革研究

2020-03-27 11:13:04林燕芬
現(xiàn)代計算機 2020年5期
關(guān)鍵詞:案例思維課程

林燕芬

(廈門工學(xué)院計算機與人工智能學(xué)院,廈門361021)

0 引言

以新工科建設(shè)為契機,高等工程教育改革進入了一個新的階段。為適應(yīng)新工科建設(shè)背景下對人才培養(yǎng)的新要求,通過課程教學(xué)過程中的人才培養(yǎng)的動態(tài)調(diào)節(jié)機制、人才成長的優(yōu)化學(xué)科環(huán)境和多學(xué)科的融合貫通,高等院校對學(xué)科、專業(yè)和課程等進行深入改革[1]。數(shù)字圖像處理技術(shù)已滲透到計算機、通信、交通運輸、醫(yī)學(xué)、軍事等多個領(lǐng)域[2],與人們的生活緊密相關(guān),更是作為高等院校計算機類的重要課程。課程涉及復(fù)雜的數(shù)學(xué)知識、專業(yè)術(shù)語和跨學(xué)科的工程應(yīng)用場景,具有很強的專業(yè)理論性、學(xué)科融合性和工程應(yīng)用性。傳統(tǒng)教育存在的重理論、輕應(yīng)用等教學(xué)現(xiàn)狀,學(xué)生缺乏足夠?qū)W習(xí)興趣,理解僅限于表面認識,很難看到理論的實際應(yīng)用效果,面臨實際問題時,往往無從下手。

針對上述的教學(xué)現(xiàn)狀和存在問題,課程改革實踐以“項目實例”教育為導(dǎo)向,在《數(shù)字圖像處理》課程的教學(xué)實踐中從項目實例驅(qū)動引入課程基礎(chǔ)知識,并融合思維導(dǎo)圖重構(gòu)知識體系,激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣,引導(dǎo)學(xué)生以跨學(xué)科應(yīng)用的思維學(xué)習(xí)、思考和解決實際問題,最終達到培養(yǎng)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力。

1 數(shù)字圖像處理項目實例教學(xué)構(gòu)建

項目實例導(dǎo)向是突破傳統(tǒng)的理論知識逐點講授的教學(xué)模式,契合目前企業(yè)的實際需求,接軌工程應(yīng)用問題,與當今的新工科下的應(yīng)用型教育結(jié)合,著陸于激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣[3,4]。項目驅(qū)動的任務(wù)在于將課程教學(xué)問題分割為一個個子問題,采用實例方式導(dǎo)入教學(xué)知識點,導(dǎo)出學(xué)習(xí)的方向,目的在于實現(xiàn)在課堂教學(xué)中從實踐應(yīng)用來再到工程應(yīng)用去,培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力[5]。

思維導(dǎo)圖是一種將思維過程形象化的思考輔助工具,通過圖文并重的方式,把主題與其他關(guān)聯(lián)關(guān)節(jié)建立記憶鏈接,利用思維的規(guī)律,形成整個知識數(shù)據(jù)庫。思維導(dǎo)圖的應(yīng)用始于商業(yè),逐漸擴展到教育領(lǐng)域[6],本文在項目驅(qū)動的基礎(chǔ)上,融合了思維導(dǎo)圖進行知識結(jié)構(gòu)的鏈接,讓學(xué)生建立清晰思維。首先建立課程知識的全貌圖,提升整體認識;其次通過知識梳理,拓展應(yīng)用,實現(xiàn)知識點間的鏈接;最后提高解決實際問題的能力。思維導(dǎo)圖是課程改革的知識體系主線,項目驅(qū)動是引領(lǐng)這條主線的動力,兩者相融合來完成該課程的教學(xué)改革。

1.1 項目實例導(dǎo)向教學(xué)知識點

該教學(xué)改革探索將數(shù)字圖像處理的應(yīng)用進行跨學(xué)科的拓展,選擇一些驗證性實驗相關(guān)的項目實例,讓學(xué)生從中發(fā)現(xiàn)圖像處理技術(shù)在工程應(yīng)用,醫(yī)學(xué)圖像等其他學(xué)科的重要應(yīng)用案例,接著從理論上更深層次的引導(dǎo)學(xué)生掌握相關(guān)的教學(xué)知識點,減少課程的枯燥感,充分調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)主動性與創(chuàng)造性。通過跨學(xué)科之間的應(yīng)用,培養(yǎng)學(xué)生將圖像處理技術(shù)應(yīng)用于不同學(xué)科,力圖使課堂變得生動、實用、有趣[7-9]。

思維導(dǎo)圖知識庫將數(shù)字圖像處理課程的知識點分為三大部分,第一部分是數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ),由數(shù)字圖像處理的基本概念、圖像基本運算和圖像灰度變換三章組成;第二部分是數(shù)字圖像處理的理論、方法和實例,包括圖像增強、圖像復(fù)原與重建、圖像編碼與壓縮三章;第三部分是圖像特征提取與分析的基本理論、方法和實例,包括圖像分割、形狀分析、紋理分析、模板匹配與模式識別四章。以“新工科”建設(shè)為背景,數(shù)字圖像處理開展多學(xué)科交叉融合,本文以幾個跨學(xué)科應(yīng)用項目為實例,由戶外監(jiān)控去霧技術(shù)案例引入第一部分;由車牌處理案例引入第二部分;由醫(yī)學(xué)圖像處理案例引入第三部分。通過實際案例引導(dǎo)學(xué)生對基礎(chǔ)知識的理解,拓寬學(xué)生視野,最后引入一個工程運用問題,讓學(xué)生分組完成,提高解決實際工程問題的能力。

1.2 戶外監(jiān)控去霧技術(shù)案例導(dǎo)向

數(shù)字圖像處理技術(shù)廣泛應(yīng)用在科學(xué)工程領(lǐng)域如戶外監(jiān)控系統(tǒng)、自動導(dǎo)航系統(tǒng),為了保證視覺系統(tǒng)全天候正常工作,就必須使系統(tǒng)適應(yīng)各種天氣狀況。本案例從霧霾天氣下的圖像清晰化過程引入數(shù)字圖像處理的基本概念、圖像基本運算和圖像灰度變換。

做為課程導(dǎo)向的第一個項目案例,列出生活中常見的帶霧圖像,從而引入知識點,思維導(dǎo)圖的關(guān)節(jié)聯(lián)結(jié),即數(shù)字圖像的基本概念、應(yīng)用領(lǐng)域、圖像的成像方式、圖像采樣量化過程、像素間的基本關(guān)系等課程基礎(chǔ)知識點。為了實現(xiàn)去霧目的,該項目案例首先采用了圖像基本的加法運算對圖像的亮度進行調(diào)整,思維導(dǎo)圖引出教學(xué)知識點圖像基本運算中的加減乘除相關(guān)代數(shù)運算,讓學(xué)生對戶外監(jiān)控圖像進行對應(yīng)的實驗操作;其次案例主要采用了全局直方圖均衡化算法來實現(xiàn)去霧過程,提出該部分的直方圖處理教學(xué)點,講解直方圖對圖像顯示效果的重要影響,進一步引入直方圖匹配化,局部直方圖等知識點,并讓學(xué)生結(jié)合帶霧圖像的特點進行相應(yīng)的實驗,具體如圖1 戶外監(jiān)控去霧案例及思維導(dǎo)圖所示。為了增加課程的直觀性,調(diào)用Maltab的GUI 來生成軟件框架,提供有關(guān)的去霧圖像載入、處理、對比過程,從而提高直觀性,具體如圖1 所示。

1.3 車牌處理案例導(dǎo)向

圖1 戶外監(jiān)控去霧案例及思維導(dǎo)圖

通過戶外監(jiān)控去霧案例的導(dǎo)入,講解了圖像處理的基礎(chǔ)知識、基本運算以及直方圖處理的相關(guān)內(nèi)容,并指導(dǎo)實驗從而讓學(xué)生掌握了圖像預(yù)處理的知識點。在第一部分的基礎(chǔ)上引入生活中常見的車牌識別系統(tǒng)中的車牌處理案例,首先講解了空間域和頻率域底下對噪聲如何處理,講解了空間域的平滑濾波,即各類均值濾波、統(tǒng)計排序濾波,以及頻率域等下理想低通濾波,高斯低通濾波等;其次,在完成噪聲處理的同時,針對案例中車牌圖像含有運動模糊,如何去模糊?思維導(dǎo)圖導(dǎo)向圖像復(fù)原的章節(jié)知識點,講授逆濾波、維納濾波、盲復(fù)原解卷積復(fù)原等方法;再者,給出相關(guān)實驗要求引導(dǎo)學(xué)生靈活運用各類方法進行圖像處理;最后,考慮到攝像頭拍攝的大量車牌在傳輸過程中,需進行壓縮,導(dǎo)入圖像壓縮與編碼內(nèi)容。鑒于去噪和復(fù)原后的圖像如何進行定位,從而引出下一部分圖像分割以及形態(tài)學(xué)知識點的思考[10]。具體如圖2 思維導(dǎo)圖所示。為了加強對各類算法的理解,調(diào)用MALTAB 的GUI 來生成軟件框架,提供有關(guān)的車牌圖像載入、處理、平滑銳化操作,如圖2 所示。

1.4 醫(yī)學(xué)圖像處理導(dǎo)向

圖像處理在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用廣泛,涉及面大,從彩超圖像、磁共振、CT、胸片處理等[11]。本文在前兩部分的基礎(chǔ)上,引入醫(yī)學(xué)圖像處理案例作為導(dǎo)向,講解圖像分割、形態(tài)學(xué)處理等知識點。具體如圖3 的思維導(dǎo)圖所示,首先,選擇相關(guān)的醫(yī)學(xué)圖像,綜合前面所學(xué)知識點進行預(yù)處理。導(dǎo)入定位目標的過程先進行圖像分割,從而引入本部分的知識點圖像分割,講解圖像分割兩個分割原理、閾值分割、Canny 算子、霍夫變換等基本的分割方法,在該基礎(chǔ)上講授主流的分割算法,如分水嶺、Snake 模型等;其次,在圖像分割的基礎(chǔ)上,引入形態(tài)學(xué)處理,即膨脹、腐蝕、開運算、閉運算等進一步去噪,填充孔洞,去除小目標;最后進行目標的標記。為了加強課堂效果,引入了如圖3 所示的醫(yī)學(xué)圖像處理案例。

通過上述的教學(xué)內(nèi)容分解,實現(xiàn)了從圖像的基本概念到圖像的分割識別,完成了課程教學(xué)改革的基本目標。課程綜合實驗部分設(shè)計相應(yīng)的工程問題,學(xué)生分組實驗,即指紋圖像處理、人臉識別標記、水果分類、瓶罐標簽檢測等,以大作業(yè)的方式來考量學(xué)生利用課程知識解決實際工程問題的能力。

2 結(jié)語

圖2 車牌處理案例及思維導(dǎo)圖

圖3 醫(yī)學(xué)圖像處理案例及思維導(dǎo)圖

本文突破以往按照教學(xué)內(nèi)容講述的方式,在以項目驅(qū)動為導(dǎo)向,融合思維導(dǎo)圖的方式,對數(shù)字圖像處理的教學(xué)改革進行探索嘗試,將數(shù)字圖像處理的教學(xué)拓展到其他學(xué)科,與戶外監(jiān)控、車牌處理、醫(yī)學(xué)圖像處理相結(jié)合。學(xué)生通過3 個主題的數(shù)字圖像處理應(yīng)用案例,能進一步利用數(shù)字圖像處理教學(xué)內(nèi)容解決跨學(xué)科實際問題,在很大程度上提高了學(xué)生主動性和創(chuàng)新能力,對于提高學(xué)生工程實踐能力具有顯著效果。

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