案例驅動的圖像處理與分析課程教學改革研究與實踐

朱 旗，關東海

（南京航空航天大學計算機科學與技術學院，江蘇 南京 211106）

1 圖像處理與分析課程教學改革的意義

圖像處理與分析是人工智能領域的重要研究內容，是當前眾多圖像智能應用的技術基礎。當今社會的許多智能分析應用需要對圖像數據進行分析，對圖像處理方面的人才需求巨大，對圖像處理與分析相關的課程改革順應了人工智能相關產業的發展背景[1]。另外，數字圖像處理與分析是人工智能與計算機相關專業的重要課程之一，該課程的教學改革對相關專業教育具有重要意義。已有的課程內容設置和教學模式注重對處理方法的知識介紹[2]，對學生的實踐能力的培養體現不足。我們提出了一種基于案例驅動的圖像處理與分析課程教學改革方法，通過對課程內容和教學模式的創新，提升學生對圖像處理方法的實踐運用能力。

圖像分析，其中包括智能交通、精準醫療、生物特征識別等。

在課堂教學上采用深入淺出的方式介紹復雜的處理方法，并提供大量圖像處理的范例和效果展示，有利于學生對處理方法的理解，并培養學生對該領域的學習興趣和動手實踐能力，為今后從事該領域相關研究或應用開發打下基礎。并且在前沿技術討論和課程設計環節引入典型案例，提升學生綜合運用圖像處理方法的能力。

2 案例驅動的圖像處理與分析課堂教學

對于課程內容的改革上，突出對經典圖像處理與分析方法的介紹，并融入相關領域的前沿，體現課程的高階性。圖像處理與分析的教學內容涉及圖像的基本概念、圖像采集與表示、圖像的空間域處理、圖像的頻率域處理、圖像增強、圖像分割、圖像形態學操作、圖像壓縮等內容[3]。在教學內容上，新增了運動目標檢測與跟蹤、圖像識別與理解案例等。通過對其中每個案例的解析，將應用問題中的具體需求轉換為數學模型，詳細介紹相關案例的數據預處理、特征提取和分類的過程。引導學生選擇適用的圖像處理與分析方法。在課堂教學中，充分激發學生的主觀能動性，展開對案例處理過程的討論，加深學生對其中涉及方法的理解和掌握，從而為進一步的圖像處理實踐任務打下基礎。

在每個章節內容的設置上，突出案例教學。通過案例對處理結果及性能進行對比，使得學生理解每種處理方法的特性。例如，將不同濾波器的處理效果同時呈現出來，并且將不同參數的處理結果也融入對比案例中。不僅讓學生掌握不同濾波器的特性，而且讓學生理解不同濾波器在不同參數下的響應，從而使得教學過程能夠真正指導學生進行實踐。另外，注重采用先進技術手段，將圖像處理方法的重點和難點通過動畫的形式解析其中的過程，讓學生真正了解處理方法的流程和細節。在案例的選擇上，選取具有多種紋理、邊緣、拓撲特征的圖像[4]作為典型案例，使得處理方法對不同圖像特征的處理效果都能得以展現。特別對于一階和二階邊緣增強算法，通過案例展示出高階方法對于帶有噪聲的圖像具有較強的敏感性，使得學生能夠深刻理解在使用相關邊緣增強方法時為什么要進行圖像去噪，從而獲得更好的處理效果。在形態學方法的教學上，以往的教學方法是通過教師講授或靜態的方法展示使學生理解形態學處理方法，在我們的教學過程中將形態學的處理過程，以及過程中結構元素與目標之間的關系進行動態展示，并能夠根據學生理解和反饋的情況，動態控制這些案例的呈現。

在課堂教學環節，隨著課程的介紹引入關于知識點的問題，使學生的學習效果能夠及時反饋，從而教師能夠把握學生掌握知識點的程度。對于通過反饋發現的掌握薄弱的知識點，教師可進行進一步的講解，使得學生能夠理解和掌握。同時，課上的教學內容具有一定的高階性，在介紹基本的圖像分析與處理方法的過程中，引導學生進行思考和創新。包括將已有的方法應用于新的領域，或者針對新問題設計創新的處理方法。在課堂上進行當堂作業，通過引入與課上內容相關的知識點測試，考查學生對知識點的掌握水平。另外進行一定的延展，鍛煉學生的創新思維，鼓勵學生通過創新的方法解決問題，或者將已有的算法應用于新的領域。另外，在教材的選用上，教師需要經過多方面的比較，選用教學內容完整，可讀性強，并被廣泛采用的教材。使得學生能夠通過課堂上的學習，了解到圖像處理分析與處理方法的經典內容，并能夠對其中的經典方法進行復現。在教學的章節安排上，教師需要根據學生的基礎和教學目標進行重新組織，優化教學環節，循序漸進地進行課堂教學，使得教學過程中前面的知識點能夠為后面的知識點進行有效支撐，后面的知識點能夠作為前面知識點的延展，并且能夠在有限的學時內向學生介紹更多的處理方法。

3 案例驅動的圖像處理與分析實踐教學

在實踐教學環節，通過典型案例的MATLAB源碼介紹，使得學生不知掌握圖像處理方法和原理，并且使其能夠對具體的圖像處理問題進行編程實現。例如對不同濾波器的介紹中，傳統的教學過程中只涉及濾波器的函數，而我們的課程中將多種濾波器的代碼在課堂上進行演示。不僅讓學生了解濾波函數的數學表達，更能讓學生靈活運用各類濾波函數。對于頻域變換方法，我們將頻域變換過程的代碼在課堂上展現給學生，包括對圖像進行預處理，對圖像進行傅里葉變換，通過頻域濾波保留圖像的有用的頻域成分，然后對頻域信號進行傅里葉逆變換，最后進行圖像的后處理。將以上過程的每一步通過代碼讓學生掌握其應用方法，并將每一步的變換結果在課堂中進行展示，使得學生對頻域處理方法這一圖像處理與分析課程中的難點進行深刻理解和掌握。此外，我們還在課堂中對典型圖像處理工程問題的關鍵步驟進行代碼展示，提高學生的編程水平和解決實際問題的能力。

通過相關討論課的引入，學生通過閱讀選擇圖像處理相關領域的研究，并在課堂上分享所閱讀的文獻的背景、所提出的方法和實驗結果。通過前沿案例充分調動學習的積極性，將案例中的復雜工程問題的求解過程進行展示，提升學生的實踐能力，并有利于學生進一步深刻掌握圖像處理方法的特性[5]。另外，在討論環節的準備過程中，需要學生進行團隊配合。例如，同組內一部分同學負責文獻調研，一部分同學負責文獻閱讀，一部分同學負責PPT制作等。另外，采用這種方式能夠結合學生的研究興趣和經驗，在所關注的領域進行深入挖掘，充分調動學生的學習積極性，并實現了課堂學習和科研的相互促進。團隊共同將一個前沿的處理方法進行學習和展示，提升了學生的分工協作能力。在編程實踐環節，通過設計具有代表性和探索性的圖像處理任務，讓學生針對實際問題選擇使用課堂上學習的圖像處理方法，并通過查閱文獻，對問題中的一些處理環節進行編程解決。相比傳統的實驗課教學模式，我們的實驗課具有更強的創新性，學生能夠不拘泥于已有的教學內容，針對所需要解決的問題的特性進行求解。相比單一或簡單的圖像處理問題，實際應用中的圖像處理問題一般較為復雜，需要團隊中的每個人發揮自身的特長，共同展現集體的智慧。實際教學中可以發現，學生對具有創新性的圖像問題較為感興趣，能夠切身深入參與到問題解決的過程中。

在圖像處理與分析及數字圖像處理課程中介紹智能框架的基本結構和模型的設計方法。在課程中引入物體識別實驗、圖像分割實驗。在現有智能框架下，進行物體識別與圖像分割實驗的環境搭建。重點幫助同學熟悉已有智能框架，并鼓勵學生在后期的智能模型開發中使用智能框架。通過教學實踐發現，學生對有些圖像處理方法的原理能夠掌握，但是對其編程實踐尚有一定的距離，需要通過實驗和相關實際操作提升對方法的應用能力。在實驗課中介紹編程平臺的基本操作，常用的函數等內容，主要時間留給學生進行程序的編寫。在實驗課中除了能夠使得學生能夠搭建一般的圖像處理環境，而且能夠針對具體的圖像處理問題進行針對性的應對和解決。

通過課程的開展，學生能夠對圖像處理方法進行靈活運用，先后開展了圖像紋理識別、車牌識別、身份證字符識別等課程設計。在實驗題目的選擇上，需要考慮其能包含他想處理與分析課程中的經典方法，也能體現出一定的創新性和高階性。其中掌紋圖像識別實驗設計能夠對掌紋圖像進行分類的算法并編程實現。部分圖像作為訓練集，構建識別模型。其余圖像作為測試集，在預測模型統計每張測試圖像的預測結果，計算識別準確率。掌紋靜脈提取實驗，設計從掌紋圖像中提取靜脈區域的算法并編程實現。程序能夠輸出原始掌紋圖像及標注靜脈區域的圖像。車牌識別實驗能夠對車輛圖片進行預處理，通過邊緣檢測方法或模板匹配方法找出車牌位置，對其中的數字和字母區域進行分割，采用閾值化方法將其轉換為二值圖像，并進行最終的車牌識別。設計字符識別實驗，學生根據已有的帶有字符圖像進行圖像增強和去噪，然后對圖像進行水平方向的校準以去除拍攝角度問題對字符識別帶來的影響，進一步通過投影、特征分析或神經網絡等方法對字符區域進行精準標定，然后對其中的每個字符區域進行分割，進而使用不同分類器對字符語義進行識別。通過課程設計的開展，學生不僅掌握了圖像處理和智能分析平臺的搭建和配置，而且能夠綜合運用課堂上所學到的知識進行實際問題的解決。根據學生掌握圖像處理方法水平的不同，為一部分學有余力的同學提供參與科研項目的機會，使其課程學習與工程實踐進行有機結合[6]，相互促進。對學生學習過程中的問題進行答疑，使得對課程中的難點問題進行深入的學習和掌握。

指導學生在智能框架下進行物體識別與圖像分割實驗的環境搭建。重點幫助同學熟悉智能框架，并鼓勵學生在后期的智能模型開發中使用國產框架。通過物體識別實驗,使學生掌握計算機視覺中物體識別相關基礎知識點，了解物體識別中的圖像識別與視頻識別，同時掌握深度學習相關基礎知識，尤其是卷積神經網絡。掌握不同相關的物體識別中比較成熟的物體識別網絡的設計原理，熟悉使用深度學習框架。通過圖像分割實驗，使學生掌握圖像分割任務難點，了解如何使用深度學習解決相關問題。掌握不同圖像分割神經網絡架構的設計原理與核心思想，熟悉使用深度學習框架實現深度學習實驗的一般流程[7]，并能夠根據處理方法的結果對處理過程進行優化[8]。優化的過程涉及對算法的設計改進以及對參數的調優，使得學生能夠對已有算法結合實際需求進行調優，鍛煉學生優化圖像處理方法的能力。

另外，在對學生學習效果的評價上，通過多維度的學生表現綜合考量，包括課堂表現、課后作業、大作業完成情況等融入評價過程中，建立對學生掌握圖像處理與分析能力綜合評價體系。特別是在對大作業的完成度考核中，除了考量對圖像的處理效果外，還要綜合評價學生在完成實驗過程中對方法的掌握程度，實驗報告的表述與書寫等方面。在教學過程完成后，對整個教學環節進行深入思考和剖析，結合學生對知識點掌握的程度和反饋進行總結，從而指導以后的教學工作，形成閉環[9]。例如，在以后的教學工作中對以往學生反饋的難點進行更為詳細的介紹，并通過更為豐富和生動的案例幫助學生理解其中的數學原理和思維。并結合行業和領域發展前沿[10-11]，對當前的研究熱點和技術進行介紹，體現課程的高階性，并能夠進一步激發學生的學習積極積極性，提升教學的效果。

4 總結與展望

通過學習對圖像處理與分析的教學改革，可以使學生深入了解和掌握數字圖像處理的基本原理和當前主流的處理方法。培養學生解決實際圖像處理和分析領域工程問題的能力，為今后學習和科研打下堅實的基礎。啟發學生對圖像識別等任務進行智能分析方法設計，并將其應用于實踐。通過介紹圖像處理和分析方法和技術的同時，注重融入思政元素。結合我國在圖像智能分析領域的發展水平與競爭力，培養學生的榮譽感和使命感。引導和鼓勵學生開發針對實際應用的智能分析方法，為實現相關技術的國產替代打下基礎。針對復雜的圖像分析任務，鼓勵學生進行團隊協作，樹立大局意識，發揚集體主義精神。