王宪 杨书仪 凌启辉

[摘 要]图像处理现已成为许多高校测控技术与仪器专业的主干课程，该课程具有内容多、理论性和实践性都很强等特点，教学难度较大。文章分析了图像处理课程教学现状及存在的问题，总结了湖南科技大学测控技术与仪器教学团队关于图像处理课程探索的成果——以教学活动“立体化”、教学资源“立体化”、授课教师层次“立体化”为核心特征的图像处理“立体化”教学体系。

[关键词]图像处理;测控技术与仪器;教学改革;“立体化”教学体系

[中图分类号] G642 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437（2020）11-0075-04

随着计算机技术及电子信息技术的发展，数字图像处理技术在工业自动化、机器人、国防军工等领域均得到了广泛的应用[1]。目前，社会对能从事图像获取与处理系统设计、软件开发、应用调试及科学研究的科技人才的需求量非常大，且还在逐年增加。图像处理现已成为许多高校测控技术与仪器专业的主干课程。

利用计算机对数字图像进行各种处理的理论和技术均属于图像处理范畴。图像处理课程具有内容多、理论性和实践性都很强等特点[2-4]。现有的大学培养体系能安排给图像处理的课时十分有限，在有限的课时内，学生要达到掌握图像获取与处理的基本理论，了解这些理论在工程实际中的作用，掌握一定的编程实践技能，能利用计算机编程实现图像信息的各种处理的教学目标非常困难。

为适应不断提高的社会需求，提升教学质量，本文针对图像处理课程教学实践中存在的问题，对图像处理的全方位教学改革进行了探索。近年的教学实践验证了新教学方法的有效性。

一、图像处理教学中存在的问题

图像处理是测控技术与仪器专业一门难度较大的专业课。通过湖南科技大学专业教学团队早年的教学实践、对兄弟院校教学方法和教学效果调研、查阅文献资料[5-7]可知，很多高校（专业）的数字图像处理课程教学中存在类似的问题，可从教学内容、教学模式、学生学习兴趣和积极性三方面进行概括。

（一）课程内容丰富，知识模块互相交错，难以厘清脉络

图像处理的教学内容包括图像的数字化、图像变换、图像增强、图像复原、图像几何变换与配准、图像压缩、形态学图像处理、图像分割、表示与描述等。每一知识模块内容都十分丰富，如表示与描述又包括图像中对象的表示、边界描述、区域描述、主分量描述等内容，这些内容又涉及矩阵论、统计学、频域变换等基础理论。图像处理拥有一个非常庞大的知识体系，要全面教授这些内容非常困难。

核心知识模块之间内容相互交错是图像处理课程的另一个特点。图像增强和图像复原的目的都是改善图像质量，只是采用的技术路线不同：图像增强以某一具体的应用背景为核心，通过衰减不必要的信息，从而得到对这一应用背景来说质量更好的图像;图像复原则是通過建立图像退化的数学模型，并对退化图像进行逆运算，恢复图像本来的面目，很多时候难以把两者清晰的分开。图像分割原本应是图像增强（图像复原）的后续处理步骤，然而，现在技术发展的趋势又使得图像增强（图像复原）和图像分割深度融合。各模块之间复杂的关系使得学生学习起来更加困难。

（二）教学模式难以满足高质量图像处理教学的要求

传统的图像处理教学一般采用教师讲授，学生完成练习、实验和考试的模式，效果不太理想。近年来，有许多高校教师尝试将一些较为新颖的教学模式引入图像处理教学中，如专题式教学法、可视化教学法、讨论法、探究法等，取得了一定的效果。

但是，湖南科技大学测控技术与仪器教学团队在图像处理教学实践中发现，要取得上述新教学方法的效果并不容易。图像处理是一门理论难度大、抽象程度较高的课程，上述新教学模式和方法的应用需要大量演示程序、工程实例、有丰富材料支持的讨论专题。虽然湖南科技测控专业教学团队承担了图像处理相关应用领域的国家级项目8项、省科技计划重点项目等省级项目5项、企业科技攻关项目近10项，科研实力较强，但要从这些科研项目中提出图像处理教学素材还有大量的工作要做;这些科研项目中包含的知识点也不能全面覆盖图像处理的教学要求。

（三）学生的学习兴趣难以持续

图像处理课程有一定的新颖性，学生在课程初期往往学习兴趣比较浓厚，但是随着学习内容的深入，很多学生最后会完全丧失学习兴趣。造成这一现象的原因是多方面的。首先，图像处理课程本身理论性较强，有大量数学推导需要熟悉和理解，某些章节还非常枯燥（如图像变换）。其次，现有教学体系在课程教学中以及课程结束后无法给学生提供应用图像处理课程知识、自主分析问题、解决问题的机会，学生无法建立烦琐的数学公式与实践及创新之间的联系。

二、教学体系改革的主要内容

针对图像处理教学中存在的问题，湖南科技大学测控技术与仪器教学团队探索了一套 “立体化”教学体系——紧密结合学科专业发展方向优化课程内容，通过教学活动向多个培养环节渗透实现教学活动“立体化”，通过多渠道扩充教学资源实现教学资源“立体化”，通过多层次“教师”协同教学实现授课教师层次“立体化”。

（一）面向学科专业发展方向的课程内容优化

目前，许多高校的电子信息工程、地理信息科学、机械电子工程、测控技术与仪器等多个学科、专业均把图像处理作为一门专业课程，但不同专业针对的应用场合是有显著区别的。现有的各种图像处理的教材需满足不同专业的需求，内容的选择和章节偏排起来非常困难，往往知识点过多，知识脉络不清晰。

湖南科技大学的测控技术与仪器专业隶属于机电工程学院，与机械工程学科联系十分紧密，主要培养具备测控技术与仪器学科领域专业理论基础知识和实际应用能力，能在国民经济各部门从事测量与控制领域内仪器与系统的设计制造、科技开发、应用研究、运行管理等方面的高级工程技术人才。

针对湖南科技大学测控技术与仪器专业的学科专业特点，教学团队以机械量检测、监测和工业环境感知作为图像处理课程的应用背景，对课程知识点进行了全面梳理。首先，以机器视觉测量和环境感知的工程实现为主线，将图像数字化、图像变换、图像增强和图像复原、图像分割、特征提取、图像理解等模块连接起来。接着，确定各知识模块重点讲授的内容和讲授方法。如图像分割的活动轮廓模型，在机械量测量中很少应用，则课堂讲学只需简单描述基本思路即可，无须过多展开;而霍夫变换算法，在各教材中大多描述得非常粗略，而这一算法是一种鲁棒性非常强而且思路独特的基本几何特征提取方法，在恶劣工业环境的视觉测量系统中广泛应用，教学团队对霍夫变换的基本原理设计了多种形象、类比讲解方法;挖掘了多个该算法潜在的应用场景供学生理解其特性。最后，结合视觉测量技术的发展，对知识点进行扩充。如尺度不变特征转换（Scale-invariant feature transform， SIFT）算法，现有图像处理教材大多没有介绍相关知识，而这一算法已成为摄影测量中的图像拼接、双目视觉测量的图像匹配等步骤的基准算法。教学团队在教学内容中补充了这一算法和相关知识点（图像金字塔理论）。

（二）教学活动向多个培养环节渗透

工程类专业知识教育除了课题讲授以外，还有专业综合实验、专业综合课程设计、生产实习、毕业设计、学生学科竞赛等多个培养环节协同。“新工科”教育理念和工程教育专业认证[8-9]的要求都非常注重教学活动理论联系实际和学生解决实际工程问题能力的培养。为提高教学质量，教学团队将图像处理课程向多个培养环节渗透。从大一下半学期开始选拔、吸收优秀学生参加教师的图像处理、视觉测量研究项目;在专业综合实验和生产实习中安排有关视觉测量的内容，为专业综合课程设计、毕业设计提供一些需要图像处理知识的题目选择。这一举措使得部分学生课程开始以前即有机会接触图像处理知识及应用;课程结束以后仍有机会在教师指导下自由探索和实践应用图像处理知识解决实际问题;还可“以点带面”，由持续参与了图像处理多个培养环节教学活动的学生带动全体学生更好地理解图像处理算法理论的实际应用，以取得更好的教学效果。

（三）多渠道扩充教学资源

由前面分析可知，演示程序、工程实例、有丰富材料支持的讨论专题等教学资源的缺乏限制了专题式教学法、可视化教学法、讨论法、探究法等新型教学方法在图像处理教学实践中的应用。如何完全依靠教学团队自主开发教学资源十分费时费力，也容易与工程实际脱节，达不到理想的教学效果。

湖南科技测控技术与仪器专业教学团队从多个渠道同时推进扩充图像处理教学资源。

1.将教师科研项目开发的测量系统转化为教学资源

相关教师长期从事工业环境下的视觉测量理论与技术研究，积累了大量的素材。教学团队统一部署这些素材的教学资源转化工作：将视觉测量软件转化为可在课堂演示的教学示例程序;将工程项目拆分成若干专题供学生研讨。如相关教师完成的科研成果“大型挤压机多活动部件五自由度监测系统”就被转化为了教学示例程序（如图1所示）和“工业环境下图像增强技术”“激光光斑亚像素定位技术”两个讨论专题。由科研成果转化的教学资源其优点在于非常贴近工程实际;缺点在于过于综合，学生理解起来难度偏大。

2.将学生工程实践成果转化为教学资源

新培养体系“教学活动向多个培养环节渗透”实施以后，学生在不同培养阶段的实践也会产生大量教学素材，这些素材加以利用也可以转化为有效的教学资源。如图2是2017级某学生完成毕业设计“基于机器视觉的药片边界破损检测系统设计”开发的简单测试程序。这一毕业设计就可转化为图像连通分量分析和霍夫圆变化算法的演示程序，还可整理成不同方法用于物体（几何形状）完整性检测的讨论专题。这些教学资源虽然还与工程实际有一定的距离，但可以更为全面的覆盖教学内容，学生理解起来也更为容易。

3.从合作企业获取教学资源素材

教学团队还与湖南睿图智能科技有限公司、长沙市伟视创图像技术有限公司等图像处理、视觉测量系统研发企业建立了科研和人才培養合作关系，从这些企业获取的教学资源可作为以上两个教学资源获取途径的有益补充。

（四）多层次“教师”协同教学

一个合格的课程主讲教师应具备系统、全面讲授教学内容的能力，熟悉课程各知识点和各章节的重点、难点。在传统的教学体系中，面授讲课教学环节通常由主讲教师独自完成。

在新教学体系中，面授讲课由主讲教师主导，本科生、研究生、企业技术人员共同参与。主讲教师负责基本理论知识点的讲授;在主讲教师完成教学重点、难点的讲授后，邀请参与了不同层次实践活动的各年级本科生和研究生，让他们结合自己的学习过程谈如何理解相关知识点以及该知识点在工程实际中的应用。在数字图像基础知识、图像变换、图像增强和图像复原等模块讲授教学内容结束后，安排合作企业的高级专业技术人员做“图像的数字化与质量提升”专题讲座。在图形压缩、图像检测与分割、图像表示与描述等模块讲授完成以后，安排合作企业的高级专业技术人员做“数字图像信息获取”专题讲座。

在新的教学体系中，四类“教师”具有不同的知识结构和技术工作经历，可从不同的视角对教学内容进行阐述。四类“教师”的讲授互为补充，可为学生提供知识点的“全景图像”。

三、教学改革初步成效

湖南科技大学测控技术与仪器教学团队2016年开始探索图像处理课程“立体化”教学体系，并根据教学实践的效果不断完善，现已初见成效。2016年开始，逃课的学生人数明显减少，特别是2017年和2018年，学生基本上能保持全勤，这表明学生对该课程的学习兴趣显著提升;课程中穿插的讨论专题由于有丰富的教学资源支撑，大部分学生能很快进入角色并积极发言，专题讨论气氛非常活跃;学生考试成绩提高显著，不及格率和良好、优秀率均明显提升，这表明新教学体系能使得学生更好地掌握该课程主要知识点;参加了课程主讲教师图像处理、视觉测量研究项目和学生学科竞赛的学生中，多名考取了研究生继续深造，其中一名被世界百强大学瑞典隆德大学（Lund University）录取。

四、结语

社会对能从事图像获取与处理系统设计、软件开发、应用调试及科学研究的科技人才的需求逐年增加。图像处理现已发展成为许多高校测控技术与仪器专业的主干课程。然而，图像处理课程具有内容多、难度大，理论性和实践性都很强的特点，教学质量难以保证。本文分析了图像处理教学中存在的问题，总结了湖南科技大学测控技术与仪器教学团队关于图像处理课程探索的成果——以教学活动“立体化”、教学资源“立体化”、授课教师层次“立体化”为核心特征的图像处理“立体化”教学体系。教学实践初步验证了新体系的有效性。坚持“立德树人”为根本，结合“新工科”建设和工程认证的要求，面向社会对测控技术与仪器高级专门人才的需求，持续对图像处理“立体化”教学体系进行改进和完善是下一步工作的方向。

[ 参 考 文 献 ]

[1] 王宪.强干扰条件下精密视觉测量技术及应用研究[D].中南大学，2013.

[2] 李新利，杨国田，刘禾.基于理论与实践并重的图像处理与分析课程建设[J].高教学刊，2019（5）：101-102+105.

[3] 徐慧明.基于能力培养的“图像处理技术”课程教学方法研究[J].现代信息科技，2019，3（3）：66-67+70.

[4] 骆岩红.《数字图像处理》课程的实验系统的研究[J].教育教学论坛，2018（50）：277-278.

[5] 张晓强.学术导向的图像处理课程教学改革[J].实验科学与技术，2018，16（4）：76-81.

[6] 肖志勇，刘建军，宋晓宁，等.《数字图像处理》课程教学改革探索研究[J].教育教学论坛，2017（3）：86-87.

[7] 张书真，宋海龙.专题化教学模式在《数字图像处理》课程中的实践[J].现代计算机（专业版），2011（Z1）：54-56.

[8] 钟登华.新工科建设的内涵与行动[J].高等工程教育研究，2017（3）：1-6.

[9] 陆勇.浅谈工程教育专业认证与地方本科高校工程教育改革[J].高等工程教育研究，2015（6）：157-161.

[责任编辑：陈 明]