牛冬梅 趙秀陽 呂娜
摘要:探討將計算機專業兩門重要課程《計算機圖形學》和《數字圖像處理》融合為一門課程的必要性,提出融合課程的授課內容及授課方案,旨在加深學生對圖形圖像專業知識的理解、提高學生對專業知識的綜合運用能力。
關鍵詞:計算機圖形學;數字圖像處理;融合課程;授課內容;授課方案
《計算機圖形學》和《數字圖像處理》是計算機相關專業的兩門重要課程。《計算機圖形學》主要研究如何利用計算機生成、處理和顯示圖形[1];《數字圖像處理》主要研究如何利用計算機分析和處理數字圖像以達到具體應用需求[2]。兩門課程均需要一定的數學基礎、存在相同和相似內容[3]。此外,隨著信息技術的發展,圖形與圖像的界限愈發模糊,圖像處理技術拓展至三維點云圖形數據處理逐漸成為研究熱點?;诖耍瑢砷T課程融合為一門課程的趨勢越來越明顯。
將《計算機圖形學》與《數字圖像處理》融合為一門課程比單獨開設兩門課程具有優勢。首先,由于兩門課程存在部分相同內容及相通之處,融合兩門課程可有效避免同一內容的重復性授課、提高授課效率;其次,兩門課程的融合對授課教師提出了更高的要求。授課教師需在對兩門課程融會貫通的基礎上更深層次地把握兩門課程的異同之處,對授課內容、授課方案等作出宏觀設置;再次,兩門課程單獨授課將實踐環節分別局限于單門課程中,而兩門課程的融合可有效鍛煉學生對知識的綜合運用能力,提高動手能力。目前,一些高校正嘗試將兩門課程融合為一門課程,向研究生一年級開設。由于授課內容、授課方案等直接影響融合后課程的授課效果,合理設置授課內容及方案值得探討。
一、授課內容
筆者認為,該課程內容分為兩部分:基本理論和實踐環節。基本理論重點講解基本圖形圖像概念及經典算法,旨在讓學生掌握基本理論知識,明了圖形學與圖像處理之間的關聯;實踐環節分為基礎實驗和科技前沿實踐兩部分。基礎實驗旨在讓學生通過動手實踐進一步深入掌握計算機圖形圖像基本算法,科技前沿實踐環節旨在讓學生了解前沿研究課題的同時提升對所學知識的綜合運用能力。
(1)基本理論
基本理論囊括圖形及圖像處理的基本理論知識與算法,主要包含:1)三維變換。著重講授圖形三維變換的基本概念、原理及變換矩陣,在此基礎上講授三維觀察及三維裁剪;2)幾何造型。主要講授三維模型的表示,包含曲線曲面基礎、網格模型及其參數化、實體造型等。在網格模型的講解過程中,穿插對“根據圖像數據構建網格”的講解;3)真實感圖形。講授顏色空間、光照明模型、光線跟蹤算法、紋理映射等。其中,顏色空間的轉換結合圖像分析進行講授;4)圖像增強和濾波。著重講授圖像增強、空域濾波、頻域濾波等;5)圖像處理與表示。主要講解圖像復原、邊緣檢測、圖像表示、目標識別等。在講解過程中,穿插三維圖形特征點提取、三維圖形表示等相關內容。
(2)實踐環節
實踐環節分為基礎實驗和科技前沿實踐兩部分。基礎實驗包含:1)三維圖形幾何變換算法;2)三次樣條曲線的繪制;3)網格模型可視化及參數化;4)Phone光照明模型的實現;5)光線跟蹤實驗;6)圖像直方圖均衡化、規定化;7)基于小波變換的圖像去噪;8)圖像復原;9)圖像分割。通過對基本圖形圖像算法的驗證實現,鍛煉學生的動手能力,加深學生對算法的理解。科技前沿實踐部分,主要是指對高水平論文的研讀及復現。這些論文為授課教師在國內外高水平期刊及會議上選擇的近三年論文,論文的內容盡可能涵蓋本課程內容,比如:三維重構、圖像的分類及檢索、真實感圖形繪制、超像素分割、圖像修復等。
二、授課方案
本課程多數高校配置64學時,理論講授52學時、實踐環節12學時。
理論講授過程采用教師授課為主,師生研討及科技前沿論文研讀相結合的形式。教師授課過程以圖形圖像基礎理論及經典算法為主要授課內容,對每一算法均附以實例演示,穿插講解擴展技術及相關的科技前沿知識。加大師生討論在授課時間中的比率,促使學生在真正掌握基本理論知識的前提下對這些理論知識在實際生活中的應用有所了解,提高學生對知識的綜合運用能力。以小組為單位(1-3人)開展前沿科技論文研讀,綜述該領域國內外研究現狀,并進行小組課堂匯報。旨在鍛煉學生對相關知識的綜合運用能力、文獻閱讀能力及團隊協作能力。
實踐環節分為基礎實驗和科技前沿實踐,均在學校機房完成。基礎實驗部分,學生以個人為單位,編程實現基礎實驗,完成實驗報告,向授課教師演示實驗并現場答辯,在鍛煉動手能力的同時加深對基本理論及算法的理解。科技前沿實踐部分,以小組為單位(1-3人),在掌握所研讀的前沿科技論文的前提下,組員分工復現論文的算法。向授課教師演示代碼并現場答辯,在課堂小組報告中向全體同學匯報小組分工、算法步驟及實驗結果。
三、結語
《計算機圖形學》和《數字圖像處理》是計算機相關專業的兩門重要課程,存在相同和相似之處。將兩門課程融合為一門課程可有效提高教學資源利用率、提升授課教師的專業技術水平、鍛煉學生的動手能力及綜合知識運用能力。
參考文獻:
[1]張彩明,楊興強,李學慶等.計算機圖形學[M]. 1版. 北京:科學出版社,2005.
[2] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods. Digital Image Processing [M]. Fourth edition. Pearson, 2017.
[3]郭曉新. 計算機圖形學與圖像處理的融合課程方案[J]. 計算機教育, 2018(6): 103-106.
作者簡介:牛冬梅(1988.01-),女,漢族,山東泰安人,講師,博士,主要從事計算機應用技術研究
基金項目:山東省自然科學基金博士基金(ZR2019BF026);濟南大學研究生精品課《計算機圖形與圖像》(YJPK18003);教育部產學研項目:計算機圖形學課程實踐系統建設(201801269020)。
(濟南大學信息科學與工程學院 山東濟南 250022)