數字圖像處理教學中的問題及教學改革的論文
隨著科學技術的不斷發展和進步，數字圖像捕獲設備的成本越來越低，體積越來越小巧，性能越來越高。近幾年，海量數據存儲技術、網絡傳輸技術和數據處理技術都獲得了長足的發展，降低了圖像的存儲、傳輸和處理的成本�；跀底謭D像處理的計算視覺技術開始滲透到社會生產和日常生活的方方面面，如工件質量檢測、交通監控、社區安防等離不開圖像處理技術。近幾年許多高校把數字圖像處理作為計算機科學技術、電子信息工程和通信工程等專業的必修課或者專業方向選修課開設。然而，數字圖像處理技術是集光學、微電子學、計算機科學、應用數學等學科的一門綜合性邊緣科學[1].數字圖像處理課程內容涉及的數學理論基礎偏多、圖像處理方法復雜、應用廣泛，無論是教師想要上好這門課，還是學生想要學好這門課，難度都不小。
根據應用型本科院校教學實踐過程中遇到的各種情況，本文總結了教學過程中遇到的幾個典型問題，結合學生的實際情況和培養目標，提出了關于數字圖像處理課程教學方法的一些建議。
1教學過程中遇到的主要問題
數字圖像處理[2]課程涉及的理論基礎知識比較多，內容廣泛，學時有限，學生的基礎薄弱等因素都給本門課程的教學工作增加了難度。這門課程一般安排在第六或第七學期，學生已經熟悉了校園環境，適應了大學生活，對于大學生活沒有了新鮮感和美好的憧憬，隨之而來的是焦慮、迷茫和浮躁。總得來說，主要有兩個方面的問題。
�。�1）對課程學習目標定位不合理，方法不得當。有些同學把學好具體的課程知識點當作課程學習的最高目的；有些同學得過且過，沒有明確的目標的，把應付期末考試當作學習的目標，考前死記硬背，考后除了成績單上的數字之外，收效甚微。對于大學生來說，校園里每一門功課除了傳授專業知識之外，具體知識之外的內容也同樣不容忽視。學習一門課程的目的往往不僅僅在于知識本身，尤其像《數字圖像處理》這種綜合性比較強的課程更是如此。在課程學習的過程中，碰到問題、面臨各種困惑和挫折感，分析問題，解決問題以及與同學老師互動過程中，訓練了一個人的邏輯思維能力，磨練了一個人的心智，也培養了團隊合作的能力。另外，學習數字圖像處理不僅僅可以學習到數字圖像處理的相關理論基礎和方法，也是對前期所學的先修課程的一次檢驗和強化訓練，讓學生學會更好的應用數學的工具分析和解決數字圖像處理的工程問題。
�。�2）學生理論基礎相對薄弱，涉及數學理論學習起來比較吃力。數字圖像處理涉及傅里葉變換、小波變換等數學分析工具，這些基礎學科的理論基礎是應用型本科院校學生的短板，再加上學時有限，多數同學面對公式推導和理論分析的時候，知難而退。另有一些同學在學習的過程中過于專注于圖像處理數字理論推導和具體算法的分析，限于自身薄弱的數學功底，限入深奧的數學漩渦，倍感身心疲憊，打擊了學習的興趣和自信心。
2教學方法初探
針對教學過程上遇到的上述問題，結合學生的實際情況和應用型本科院校的培養目標，筆者試著從教學指導思想、教學內容安排以及數學理論處理方法上入手，實踐和思考數字圖像處理課程教學改革的思路。
2.1確立重過程輕結果的教學指導思想
雖然數字圖像處理作為信息類學生的一門專業課，擔負著培養學生專業工程知識和強化自然科學理論的應用雙重任務，但是一個大學生的成長不是一蹴而就，也不是任何一門單一的課程可以決定的，因此，鍛煉學生的邏輯思維、分析問題和解決問題的能力，盡最大限度挖掘學生自學的能力，幫助學生樹立自信心，接受和包容學生的多樣性，幫助學生做更好的自己一樣不容忽視。
首先，從思想上接受和認可學生，不以學習成績優劣給學生貼標簽。經過高考選拔進入應用型本科院校的學生，多數學習積極性和主動性有限，自然學科的基礎知識也相對薄弱，對于枯燥的理論知識望而卻步。然而，這些學生中也不乏思維活躍，生性活潑好動，樂于與同學交流，善于動手實踐者�，F實社會對理論知識深厚、文化素養高的科研型人才的需求量相對是比較少的，實踐操作能力強的專業技術型和技能型的人才才是社會經濟建設不可或缺的生力軍。有些學生專業課程學習成績不好，原因往往是多方面的，可能是因為投入時間少，學習興趣不高，課程本身難度高；也可能是學生已有明確的成長目標，本該課程不在其計劃之內。筆者就遇到不少學生，專業課成績一般，卻各懷絕技，比如在游戲開發、自己創業和社會實踐等方面表現突出。
此外，在言語上多鼓勵學生，在行動上多幫助學生。雖說大學生已是成年人，理論上，內因才是決定一個大學生能否成材的主要因素，大學生應當積極發揮自己的主觀能動性，不恥下問，主動學習。實際上，獲得別人的肯定和夸獎是人類共同的心理需要，曾有學者經過調查研究驗證了鼓勵對于提高學生的學習興趣密切關系[3].因此，教師可以創造各種機會，多與學生交流，了解學生的真正需要，發現學生的優點，有針對性地鼓勵學生，幫助學生發現自己的優點并一步一步實現各自的目標。
最后，在教學過程中嚴格要求，在最后考試的時候放松要求。第一節課，明確考核要求，公布考核方法。在考核標準的制定上，偏重學習過程和學習態度，弱化結果的考核，把考核當作一次幫助學生檢驗學習效果的手段，而不是目的。不需要在考核上給學生太大的壓力，讓學生對課程的學習產生抵觸的情緒。
2.2合理安排教學內容
數字圖像處理[4]主要包括三個方面的內容：數字圖像處理的基本概念、基礎理論和數字圖像處理的應用。其中基本概念部分主要介紹圖像信息的采集及其數字化表示、數字圖像顯示與存儲以及圖像處理的各種基本運算；數字圖像處理的基礎理論主要介紹數字圖像處理過程中常用的數學模型和數學分析工具，包括線性濾波、傅立葉變換、離散余弦變換和小波變換等；數字圖像處理應用部分包括圖像復原、圖像增強、圖像壓縮與編碼、圖像分割等內容。
由于學時有限，在教學內容的安排上，不能一味求全，面面俱到。圖像的基本概念部分是整個課程內容的基礎，這一部分應當細講，尤其是圖像的表示、存儲和各種基本運算等，需要結合案例并應用MATLAB仿真平臺演示，力求做到吃透圖像的基礎理論部分，為后續的學習打開堅實的基礎。
數字圖像處理的基礎理論和數字工具部分著重介紹空間域的線性濾波變換和傅里葉變換與分析，這部分內容比較抽象，結合案例和上機實驗反復操練，讓學生慢慢接受。最后數字圖像處理的應用部分問題的關鍵在于對具體應用問題的數學建模，不同的應用需要采用不同的數學模型，這一部分可以根據學時的多少和教學進度，優先講解比較基礎的圖像復原和圖像增強兩個部分，而圖像壓縮編碼和圖像分割部分可以作為選講內容，根據學生的學習情況和學時安排確定是否講解。
2.3數學理論是工具，不是目的
在數字圖像處理這門課程的教學過程中，不可避免地需要面對許多數學公式和數學分析。喜歡追根問底的同學，隨著年齡的增長，面于一堆的數學公式，可能腦中條件反射地冒出了一串問號：為什么要對圖像進行傅里葉變換？為什么要進行周期延拓？為什么可以這樣變換？等式的兩邊真的可以相等嗎？為什么要用正交基？不把所有公式推導一遍，所有的問題問個明白，就會本能地拒絕接受新的知識和理論，沒有辦法繼續課程的學習。而對于習慣性選擇記憶的方式來接受新知識的同學，面對一堆看似毫無規律的數學公式和推導過程，可能直接就繳械投降了。
所以，處理好數學公式和理論分析部分在課程內容教學中的位置也是教學成敗的關鍵因素之一。建議采用問答式教學，啟發學生分層思考問題的習慣，把數學當作一種工具，而不需要深入去研究所有的數學公式，就像做豆腐的師傅不需要知道黃豆是怎么種出來的一樣。下面以傅里葉變換為例來闡述這個問題。傅里葉變換在數字圖像處理中只是一種手段，一種工具，這種工具可以暴露圖像的頻域特征，使得我們可以從另一個角度觀察圖像。圖像中的高頻信息對應圖像中邊緣、紋理等變化較大的部分，而低頻部分對應圖像中的整體亮度和變換緩慢的部分。首先在MATLAB平臺，對一個8X8的矩陣執行傅立葉變換，并顯示變換前后的矩陣內容，指出高頻系數和低頻系數在矩陣中的位置，再執行傅里里反變換并與原始矩陣進行比較，讓學生直觀地了解傅立葉變換的過程。然后，再任選一幅灰度圖像，對其應用傅里葉變換，顯示其頻譜圖（因為頻譜往往超出圖像所能表示的動態范圍，一般在顯示之前需要對其執行灰度變換以便肉眼觀察），引導學生觀察圖像的頻譜特征。接著，把變換后的傅里葉系數的低頻和高頻成份分別置零，再進行傅立葉反變換，觀察缺失了低頻或高頻成分之后的對應圖像，并與原圖做比較，讓學生分析圖像高低頻成分分別反應原圖像的什么特征。最后，再列出傅里葉變換的公式，解釋一下各個參數的意義，幫助理解，不要求學生死記硬背公式。
3結論
數字圖像處理這門課程涉及多個學科的交叉知識，涉及的數學理論基礎比較復雜，應用廣，教學難度比較大，學生學習困難。筆者在教學實踐過程中總結了應用型本科院校數字圖像處理課程教學過程中面臨的主要問題，并提出來一些探索性的教學改革方法，取得了一定的成效.
參考文獻：
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