张明

摘要：《数字图像处理》是一门理论知识与实践能力培养紧密结合的课程。针对该课程特点，采用多手段教学方法，加强实践环节的教学，提高了学生的实践动手能力，取得了良好的教学效果。

关键词：数字图像处理；教学改革；教学实践

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）01-0220-02

《数字图像处理》是一门理论知识与实践能力培养紧密结合的课程，目前该课程已成为重要的研究对象。学生通过该课程的学习，可以掌握数字图像处理技术的基本理论知识和方法，但是该课程涉及到很多算法的实现，多数学生对课程的抽象理论和繁琐的数学公式感到苦恼，难以理解专业概念和相关算法的物理意义，进而产生畏惧情绪并渐渐失去学习兴趣。因此，我们对该课程进行教学改革，从而达到良好的教学效果。

一、课程教学改革的必要性

《数字图像处理》是信息科学中发展比较快的热点研究方向，涉域广、理论性较强、知识点多，对学生的逻辑思维与抽象能力有较高的要求。根据近些年的授课经验，发现该课程在教学过程中存在着以下几个主要问题。

（一）课程体系结构不规范

各个学校在开设该课程从教材选取、课堂教学、实验设计、实践能力的培养等方面缺乏有影响力的机构来指导和规范本课程的教学。

（二）实践与创新能力培养不足

多数学校教学重视理论知识讲解，而轻于实践创新能力的培养，从而使得学生实践创新能力得不到更好的提高。

（三）授课方式陈旧

传统教学方式基本上就是授课+实验，不能很好地结合学生的实际情况因材施教，降低了学生学习的积极性，学习效果不尽人意。

二、课程教学改革的基本内容

（一）理论授课内容的改革

随着信息化技术的快速发展，《数字图像处理》课程的教学内容也需要不断更新。目前，我们选用电子工业出版社出版Rafael C.Gonzalez等编著，阮秋琦、阮宇智译的《数字图像处理》（第三版）作为教材，该教材讲解由浅入深，充分考虑到了学生的需求。同时根据课程安排，我们对该教材中的内容进行整合，授课内容主要包括以下几个部分：①数字图像基础介绍，②灰度变换与空间滤波，③频率域增强技术，④图像恢复与重建技术，⑤彩色图像处理方法，⑥图像压缩方法，⑦图像分割技术，⑧图像目标表达与描述，⑨图像识别技术。

（二）授课方式的改革

数字图像处理课程理论具有知识点多、计算量大、实践性较强等特点，所以本课程采用板书为主、多媒体课件以及数字图像教学网络平台等相结合的多模式教学手段。其中对于数字图像中经典的处理算法及方法实现，采用板书方式进行推导，这样会加深学生的理解与记忆。对于处理结果显示，我们采用多媒体课件进行演示，这样可以加速学生对授课内容的理解，同时可以让学生形象地看到图像处理后的结果。

此外，该课程具有较强实践的特点，而且学校实验室资源有限，加上近年来学生人数大幅增加，学生上机时间难以得到很好的保证。针对以上问题，我们开发了数字图像教学网络平台。学生通过个人电脑在数字图像教学网络平台上进行在线学习与实验，取得了良好的教学效果。同时该平台的建立在很大程度上为实验室节省了购买设备的资金投入，扩大了教学范围，彻底打破了空间上和时间上的限制，在培养学生的实践创新能力方面起到十分积极的作用。

数字图像教学网络平台结构如图1所示，包括资源下载、教学模式、质量评估和教学管理四个模块。其中，资源下载主要是收集了数字图像处理用到的软件、影像、多媒体课件、视频等资料，学生在学校随时随地可以通过校园网获取相关内容。教学模式分为互动平台和网络课程，对于不懂的问题，学生可以通过互动平台提出，并且教师及时进行回复，或者学生之间也可以通过该平台进行小组讨论等。网络课程提供一些国家级精品课的视频资料，方便一些对该课程有较高兴趣的学生进行网络自学。教学管理质量评估负责授课质量的评估和数字化考核，通过该平台可以完全实现无纸化考试。该教学网络平台的建立丰富了传统的教学手段，为信息化教学奠定基础。

（三）实验教学的改革

《数字图像处理》实验教学通常选择MATLAB作为编程工具，但是根据近些年我们对学习《数字图像处理》的电子信息工程专业本科近些年就业进行分析发现，学生毕业后从事软件开发工作的占很大一部分。而且该专业学生在学习该课程之前就已经具备了一定的C++编程能力，因此，我们在实验课的教学中选择了在Visual Studio 2012环境中使用C++语言作为编程语言，目的是要求学生是用MFC框架使用C++语言实现对图像处理，这不仅使学生既掌握了数字图像的知识，又提高了学生的编程能力，从而为学生就业拓宽了方向。我们设计的数字图像处理实验有：

1.Windows位图和调色板。介绍Windows位图和调色板概念，数字图像的表示形式，以及VC++图像处理基础知识。通过本实验，学生能够从磁盘上读取一幅图像，通过简单的操作对其进行处理，显示结果并存盘保存。

2.图象的几何变换。这一章将介绍图象的几何变换，包括图象的平移、旋转、镜象变换、转置、放缩等理论知识，并且熟悉矩阵运算，最终在Visual Studio 2012环境下实现几何变换。

3.亮度变换与空间滤波。本章将首先介绍一些经典的亮度变换和空间滤波技术，以及直方图均衡化处理。其中，亮度变换有对数变换、幂律（伽马）变换和分段线性变换。空间滤波技术包括均值滤波器、中值滤波器、拉普拉斯算子和梯度等。然后通过编程实现上述图像处理方法，并分析比较不同方法的特点、效果，及适用对象。

4.频率域滤波。本实验首先介绍在图像滤波中如何使用傅里叶变换。然后分析频率域增强原理，讨论增强所涉及的步骤。最后编程实现低通滤波器，高通滤波器带通和带阻滤波器。

5.图像复原。本实验首先介绍一些退化模型，并对一些典型噪声的来源和特点以及他们的处理方法进行分析与讨论。然后讨论几种典型的图像恢复方法，如逆滤波、最小均方误差（维纳）滤波和几何均值滤波等。最后在Visual Studio 2012环境下用逆滤波技术实现对匀速直线运动所造成的模糊的复原。

6.图像分割。本实验首先介绍一些常用分割方法，如边缘检测、阈值分割、区域生长法和区域分裂和区域聚合。然后在Visual Studio 2012环境下对一幅图像实现边缘检测和阈值分割。

课程设计实验内容包括：

1.车牌识别设计。要求能够提取车牌号码。涉及到的方法有：首先对车牌图像进行预处理，进行车牌定位，然后进行字母与数字字符分割，最后对车牌中的数字和字母进行提取和识别。

2.手写体数字的识别。要求识别出手写体数字的真实值。涉及的方法主要有：首先读取图像，对图像进行去噪和对比度增强等预处理，然后对图像不同数字进行分割，最后对分割出来的手写体数字进行提取与识别。

（四）考核方法的改革

本课程主要考察学生理论知识的掌握和实践能力的培养，所以本课程考核包括三个部分，分别为期末数字化考核成绩（占40%），实验成绩（占30%）和课程设计（占30%）。通过该考核形式，不仅可以考核学生对基础知识的掌握程度，而且能对学生实际操作能力进行评估，良好地达到了考核的目的。

三、总结

本文针对《数字图像处理》课程的特点、以及现阶段存在问题和近些年毕业生就业情况，适当调整教学内容，注重基础理论知识和实践能力培养的有机结合，在实践中很好地提高了图像处理能力和编程能力。同时授课方式采用课堂讲授、做实验和课程设计相结合的教学方法，通过板书、多媒体课件和数字图像网络教学平台等教学手段，使学生既掌握了基本理论，又提高了其综合设计能力和科学研究能力水平，很好地达到了良好的教学效果。

参考文献：

[1]朱士虎.《数字图像处理》课程教学改革与实践[J].现代计算机（专业版），2015，（03）：37-40.

[2]魏晗，陈刚，唐永旺，郭志刚.《数字图像处理》的教学改革与实践[J].中国信息技术教育，2014，（08）：12-13.