前沿技術實際應用案例化教學研究

韓瑩 王小英 袁靜

摘 要：隨著科技的不斷進步，數字圖像處理領域不斷地涌現新技術和創新，導致“數字圖像處理”課程呈現出了一些教學內容滯后問題。在新工科背景下，本文建立了一個數字圖像前沿應用技術教學案例庫，同時通過數字圖像科研論文閱讀與分享，迭代性的整理并更新實踐教學案例，采用案例化驅動教學模式，同時為學生提供具有評估標準的實踐任務。這一教學研究有助于激發學生的學習興趣，開拓眼界，并確保他們對前沿技術有深入的理解和掌握。

關鍵字：數字圖像處理，前沿技術，案例化教學，教學研究

中圖分類號：G640? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ?文章編號：1002-4107（2024）06-00? -03

一、引言

新工科背景下的教育改革是指面對現代社會對工程技術人才的需求變化和新興技術發展帶來的挑戰，以及培養學生創新能力、實踐能力和跨學科合作能力等要求，對工科教育進行革新和改進的一系列措施和實踐[1]。工科教育改革的核心目標是培養具備綜合素養、問題解決能力和創新能力的工程技術人才，以適應快速變化的社會和科技環境[2]。新工科一個重要的特點是強調實踐性[3]。

案例化教學是一種以案例為基礎的教學方法，通過向學生提供真實或虛擬的案例，引導他們分析、討論、解決問題，并從中獲取知識和經驗，激發學生的學習動力和提高學習興趣。

新工科注重培養學生的實踐能力和解決實際問題的能力[1]。而案例化教學則提供了一種實踐導向的學習方法，通過真實或虛擬的案例情境，讓學生參與解決實際問題的過程，培養他們的實踐技能和綜合能力。通過將案例化教學與新工科的理念和目標結合起來，可以促進學生更深入地理解理論知識，并培養學生的實踐能力、創新能力、團隊合作能力以及解決實際問題的能力，幫助學生更好地適應新工科時代對工程技術人才的要求。

二、“數字圖像處理”前沿應用技術及應用領域

隨著數字圖像處理應用需求的不斷擴大，數字圖像處理不斷地涌現新技術，這些新技術的應用在多個領域都體現出了深遠的影響，主要體現在以下幾個方面。

1.計算機視覺和深度學習：深度學習技術，特別是卷積神經網絡（CNN）已經在圖像分類、目標檢測、圖像分割和圖像生成等方面取得了顯著的成功[4]。

2.醫學影像處理：在醫學領域，數字圖像處理前沿技術應用包括計算機輔助診斷（CAD）系統，主要用于提高醫學影像的診斷準確性[5]。

3.自動駕駛和機器視覺：圖像處理技術在自動駕駛汽車中起著關鍵作用，包括道路識別、障礙物檢測和行人檢測等[6]。

4.增強現實和虛擬現實：在增強現實（AR）和虛擬現實（VR）應用中，圖像可以處理用于實時跟蹤和渲染虛擬對象，使得用戶能夠與虛擬世界進行交互[7]。

5.大規模圖像分析： 云計算和大數據技術的發展使得大規模圖像數據的存儲和分析變得更加容易，包括圖像檢索、情感分析、社交媒體圖像分析等[8]。

以上這些技術的應用正在不斷地擴展數字圖像處理領域的邊界，使其更加多樣化和創新。新技術的涌現對教學產生了廣泛影響，特別是“數字圖像處理”課程。

三、“數字圖像處理”教學現狀

“數字圖像處理”是一門涉及計算機科學和圖像處理領域的課程，它研究如何對數字圖像進行獲取、表示、處理和分析。“數字圖像處理”課程介紹了數字圖像獲取、表示、處理和分析的基本概念、算法和技術。然而目前該課程在教學過程中存在一些嚴重的不足，表現為以下幾點：

1.理論脫離實際應用，課程過于注重理論知識和算法，忽視實際應用。灌輸式的理論教學讓學生在學習過程中逐漸失去學習興趣。

2.缺乏案例教學，導致學生對真實圖像處理任務不熟悉，無從下手。

3.內容滯后，隨著科研技術和應用擴展，圖像處理技術的新技術和工具也得到不斷地的提升，教材和教學內容沒有及時跟進前沿的發展，導致知識滯后于實際的市場應用需求。

4.缺乏綜合能力的培養，由于課程過于注重特定技術細節，只見樹木不見森林，導致一些綜合能力得不到很好地培養，如創新思維能力，團隊合作能力等。

為了改進“數字圖像處理”課程的教學現狀中的不足，基于新工科背景，本文采用案例化驅動教學模式，強調實踐應用，引入前沿案例教學，迭代式更新教學內容，培養綜合能力等，具體實現方法如下所述。

四、“數字圖像處理”課程的案例化教學研究方法

進行“數字圖像處理”課程的案例化教學研究時，可以采用以下方法。

（一）構建數字圖像處理前沿應用案例庫

教學案例在選擇時，側重真實性、應用性和前沿性，例如醫學影像處理、遙感圖像處理，自動駕駛等，同時要涵蓋課程中關鍵概念、技術和技能要求。不僅要區分出不同圖像處理任務和難度級別，同時考慮到學生的興趣，選擇有趣的前沿案例，激發學生學習的主動性和解決實際應用問題的能力。如圖1給出了幾個體現前沿應用的實際教學案例，分別為指紋識別、文字識別、車道檢測、醫學領域的細胞識別和人體骨架輪廓檢測等，并針對不同的教學案例適當引入機器學習和深度學習算法。

（二）設計合適的教學案例

以“在圖像上做文字識別”案例為例，下面分步驟給出了一套完整的教學案例設計過程。

1.案例描述，文字識別現階段在多個領域和場景中均有實際應用，例如車牌識別，道路標志識別，建筑物識別，從印刷體中提取文字，以及圖像檢索等。它能從圖像中準確提取文本信息，支持文字轉換為可編輯或用于文本處理的電子文本，便于用戶進行搜索、編輯和存檔等操作。

2.目標設置，目標是圖像中準確提取并轉換文本信息。

3.算法和關鍵技術，關鍵的技術包括讀取圖像、灰度化處理、高斯濾波、二值化、找輪廓、透視變換，調用OCR庫識別文字，以及后期矯正等。

4.案例具體解決步驟及實踐操作包括讀取圖像、灰度化處理、圖像增強、二值化、找近似輪廓、透視變換、識別文字，輸出文字及人工矯正等。使用計算機編程語言（如Python）實現文字識別的整個步驟。

在最后的文字識別采用調用現有的OCR庫來實現，也可以通過深度學習，自己訓練數據來實現文本識別，不過這樣會增加案例的難度，對一個課堂案例來說內容太多，所以更適合于直接調用現有庫來實現最后的識別工作。

（三）實踐以及實驗任務設置

在課程設計中，通過以下方式設計與教學案例相關的實際應用實踐作業，以促進學生的理解和實踐能力。首先設置與教學案例相關的簡答題，例如回答教學案例背景，解決方案，關鍵算法等。然后給定一個相關的數字圖像處理的案例庫，要求學生自選一個圖像實踐任務，并應用教學案例所學的知識進行處理。并且學生需要使用編程語言實現與教學案例相關的算法，加強他們的動手實踐能力和編程技能。最后將學生分小組，要求小組撰寫一份報告，總結解決問題的方法、團隊合作等方面的內容。鼓勵對教學案例進行擴展性的研究和應用，設置更有挑戰性任務，激發學生的創新思維。

（四）實踐任務評價指標設置

根據實驗任務，以“在圖像中做文字識別”為例，制定以下評價指標：

1.準確性：這一指標涉及到文字識別結果與實際圖像中文字的匹配程度，需要詳細考察每個字符或單詞識別的準確性，確保識別結果盡可能地符合原始圖像中的文本。

2.完整性：評估文字識別結果是否覆蓋了圖像中的所有文字信息，確保沒有遺漏任何文本區域，以便整個文本內容都被成功識別。

3.魯棒性：該指標要求算法具有對于不同質量的圖片的適應能力，如模糊圖像、文字大寫、字體風格、因為光照條件造成低對比度等因素，以驗證算法在各種情況下的魯棒性。

4.多語言支持：評估算法對于不同字母表、語言結構和語法的自適應能力，確保算法在多種語言環境中的表現良好。

5.實踐效率：除了考慮準確性和全面性之外，還需要評估算法處理速度和效率，包括算法在大規模圖像數據上的執行效率分析，以確保在各種實際應用中具有合理的計算能力。

不同實踐案例任務提供不同的評價指標，通過評價指標有助于學生理解算法性能、改進算法，為學生提供更具挑戰性任務，培養其解決實際問題的能力。

（五）周期性閱讀數字圖像前沿處理技術科研論文

在數字圖像處理課程中引入科研論文閱讀、分享、討論和案例研究是一種非常有效的教學手段，能夠幫助學生更深入地理解理論知識，并將其應用于實際場景。挑選與數字圖像處理相關的科研論文，布置閱讀任務，按小組為單位，定期進行一次論文閱讀分享，并以PPT的方式進行分享和討論論文中的前沿技術，以深化學生理解和掌握數字圖像應用領域的理解及處理流程。實施步驟如下：

1.精選科研論文：以小組為單位，每個閱讀周期共同討論并選擇一篇最新數字圖像處理技術的科研論文，確保所選論文與小組成員的研究興趣相關。

2.獨立閱讀：每位小組成員首先獨立閱讀論文，以了解其內容、方法、核心技術和發現。

3.小組討論：安排小組討論會議，讓每位成員分享對論文的理解和觀點。包括關鍵觀點、研究方法、實驗結果和討論部分等內容。

4.小組成員以PPT形式分享論文，討論論文的核心內容、亮點和創新之處。同時探討論文的局限性和未來研究方向。

5.復現并引入：小組可以嘗試復現該算法，老師可以將案例引入后期的課堂教學中，作為新的教學案例，為下一輪的教學任務添加新的教學案例。同時，擯棄已經過時的舊教學案例，確保教學內容的更新與迭代。

通過對前沿科研論文的閱讀和分享，不僅讓學生深入了解前沿的數字圖像處理技術，感受案例的多樣性和真實性，拓寬他們的視野，提高學生學習興趣，而且有助于掌握數字圖像技術分析和處理的流程，培養學生運用數字圖像處理技術解決實際問題的能力，批判性思維和研究技能，提高對數字圖像處理領域的理解。同時有助于授課老師收集到更多更新的教學案例，從而豐富前沿應用的“高級數字圖像處理”課程教學案例資源庫。

（六）教學材料整理和資源共享

在進行案例化教學時，為學生提供全面的教學支持和資源是至關重要的。首先，提供精心設計的教學課件，其次建立數字圖像案例庫，并設計課程，提供詳細的案例分析，包括案例的關鍵問題、解決思路、可能的挑戰等；在學生實踐任務方面，設計與教學案例相關的實驗，提供相應的實驗指導和評價指標。有條件的情況下錄制相關的教學輔助視頻等，然后將所有的教學材料上傳到教學在線平臺，方便學生隨時獲取，實現線上線下相結合的混合式教學模式。

（七）教學考核與評價

在教學的考核和評價環節中，期末考試成績占比70%，期末考試仍然以處理大型的任務為主要考核目標；平時考核成績占比30%，考核內容主要為案例引申出的開放性作業，學生自主選擇任務集中的作業，通過提交代碼或報告的方式來完成，并把科研論文的分享納入平時成績考核之內。通過兩輪教學之后，以實際前沿應用為案例的案例驅動教學與之前傳統的純理論教學相比，學生的學習積極性，學習興趣，查閱文獻能力，討論和合作能力以及實踐能力有很大的提升，對本門課教學的認可度也有很大的提高。

五、結語

新工科背景下的教育改革旨在培養綜合素質和創新能力的工程技術人才，案例化教學作為一種實踐導向的教學方法，能夠有效促進學生的實踐能力和綜合能力的培養。在“數字圖像處理”課程中，傳統教學存在的問題包括理論與實際應用的脫節、缺乏案例教學、內容滯后和缺乏綜合能力的培養等。為了改善這些問題，本文采用案例化驅動教學模式，選擇前沿數字圖像處理案應用技術的例集，設計教學案例，提供實踐實施配套任務，并給出相應的結果評估指標。此外，還倡導學生閱讀并分享前沿數字圖像科研論文，把論文中好的案例整理并引入下一輪教學中，形成教學內容的新舊迭代。通過綜合應用前沿案例化教學和新工科理念，可以更好地培養學生的實踐能力、創新能力、團隊合作、解決實際問題等各種能力，有助于他們適應快速變化的社會和科技環境。該研究為教育改革提供了有益的指導和啟示，對提升教育質量具有重要的意義。

參考文獻：

[1]魏碧霞，陳飛，黃彬.融合“三創”教育的工科類實踐課程研究與探索[J].黑龍江教育（理論與實踐），2023，77（11）：75-77.

[2]倪妍.新工科背景下地方高校工程應用人才創新能力提升探索[J].豫章師范學院學報，2023，38（5）：40-43；80.

[3]張海生.“新工科”的內涵、主要特征與發展思路[J].山東高等教育，2018，6（1）：36-42.

[4]李文博，王琦，高尚.基于深度學習的紅外小目標檢測算法綜述[J].激光與紅外，2023，53（10）： 1476-1484.

[5]余唯一，陳濤，張軍平，等.基于深度學習的MRI腦卒中病灶分割方法綜述[J].智能科學與技術學報，2023，5（3）：293-312.

[6]張晟劍，莫澤文.遙感圖像在自動駕駛領域的應用研究[J].傳感器世界，2023，29（7）：1-5；16.

[7]林琳.VR技術在船舶艙室三維圖像重建中的應用[J].艦船科學技術，2023，45（9）：168-171.

[8]宋杰，肖亮，練智超，等.基于深度學習的數字病理圖像分割綜述與展望[J].軟件學報，2021，32（5）：1427-1460.

編輯/王力

作者簡介：韓瑩，女，副教授，研究方向為數字圖像處理技術；王小英，女，教授，研究方向為大數據技術；袁靜，女，副教授，研究方向為數字圖像處理技術、大數據技術。

基金項目：防災科技學院教育研究與教學改革項目“新工科背景下‘數字圖像處理課程的教學案例化建設研究”（JY2023B42）；河北省高等教育教學改革研究與實踐項目“基于工程思維的‘數字圖像處理課程內容重構”（2021GJJG486）