【摘要】在應(yīng)用型大學(xué)中，作為電子信息類研究生，需要主修或選修“數(shù)字圖像處理”課程，該課程在人工智能領(lǐng)域中占據(jù)著重要的地位。根據(jù)市場需求和應(yīng)用型研究生人才培養(yǎng)模式，提出“學(xué)生主體、教師主導(dǎo)”的課程建設(shè)機制。在教學(xué)中，建立“互動、開放”的課堂形式，采用啟發(fā)式、問題式的教學(xué)方法，基于項目提出實際問題，在原有的Matlab軟件教學(xué)實踐的基礎(chǔ)上，添加Python 軟件，提高學(xué)生解決基于人工智能技術(shù)的圖像處理問題的能力，實現(xiàn)教學(xué)案例與實踐環(huán)節(jié)的有效融合。本文對教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、課程實踐、考核體系進行深度剖析，對建設(shè)研究生教育數(shù)字圖像處理優(yōu)質(zhì)課程具有重要的意義。

【關(guān)鍵詞】數(shù)字圖像處理? 研究生? 人工智能? 主動學(xué)習(xí)? 創(chuàng)新思維

【Abstract】In applied universities， as a graduate student of electronic information， you need to major or elect the “Digital Image Processing” course， which occupies an important position in the field of artificial intelligence. According to market demand and application-oriented graduate talent training model， a curriculum construction mechanism of “student-oriented and teacher-led” is proposed. In teaching， an “interactive and open” classroom format is established， heuristic and problem-based teaching methods are adopted， actual problems are raised based on the project， Python software is added to the original Matlab software teaching practice to improve? students?ability to solve image processing problems based on artificial intelligence technology，and realize the effective integration of teaching cases and practical links. This article conducts an in-depth analysis of teaching content， teaching methods， course practice， and assessment system， which is of great significance to the construction of a high-quality course of digital image processing in graduate education.

【Keywords】digital image processing; graduate students; artificial intelligence; active learning; innovative thinking

【基金項目】本文系2020年臨沂大學(xué)研究生教育優(yōu)質(zhì)課程建設(shè)項目（YZKC2005）的研究成果。

【中圖分類號】G64 ? 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2021）08-0186-02

一、引言

近年來，隨著人工智能（AI）、深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大數(shù)據(jù)的迅速崛起，數(shù)字圖像處理技術(shù)已被廣泛用于工業(yè)檢測、生物醫(yī)學(xué)、通信、遙感、智能交通等不同的研究領(lǐng)域[1]。數(shù)字圖像處理作為人工智能大類的課程之一，是一門使用計算機進行分析圖像與提取信息的學(xué)科，具有交叉性強、實踐性和推理性強、內(nèi)容更新快的特點[2-3]。傳統(tǒng)的“數(shù)字圖像處理”課程教學(xué)一般都以教師課堂講解理論知識為主，實驗課上，通過一些小型實驗來驗證簡單的原理，這種教學(xué)模式已不能達到培養(yǎng)研究生創(chuàng)新思維及實操能力的目的。為培養(yǎng)研究生的創(chuàng)新思維，激發(fā)學(xué)生的研究興趣，教師在授課過程中，可將晦澀難懂的基礎(chǔ)理論與直觀的實驗相結(jié)合，引導(dǎo)學(xué)生積極主動地參與課堂活動，通過以學(xué)生為主體的教學(xué)模式完成知識的傳授過程。針對數(shù)字圖像處理課程的特點以及與人工智能技術(shù)的相關(guān)性，本文依托圖像配準與智能計算研究團隊，結(jié)合教師的科研內(nèi)容，對該課程的教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、課程實踐、考核方式進行深度剖析，對于探索應(yīng)用型大學(xué)研究生教育數(shù)字圖像處理優(yōu)質(zhì)課程建設(shè)具有積極的意義。

地方應(yīng)用型大學(xué)臨沂大學(xué)雖然數(shù)字圖像處理課程給本科生開設(shè)多年，但是對該課程的研究生教學(xué)還處于起步階段，沒有形成適合應(yīng)用型研究生人才培養(yǎng)的教學(xué)模式，在教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、課程實踐、考核方式等方面還需進一步改革。

二、教學(xué)內(nèi)容的調(diào)整

傳統(tǒng)的數(shù)字圖像處理課程的內(nèi)容主要由五大核心模塊[4]組成：圖像幾何變換、圖像變換、圖像增強、圖像分割、圖像壓縮編碼。教材一般選擇電子工業(yè)出版社的岡薩雷斯編著的《數(shù)字圖像處理》一書。而近年來，隨著人工智能的崛起，數(shù)字圖像處理作為人工智能大類課程的一個分支，不僅在教學(xué)內(nèi)容上而且在教材的選擇上都要與時俱進。

在教學(xué)內(nèi)容上，不再局限于五大核心模塊，而是以學(xué)術(shù)論文為導(dǎo)向，指導(dǎo)學(xué)生查閱與自己方向相關(guān)的最新的學(xué)術(shù)成果，閱讀前沿的專業(yè)學(xué)術(shù)論文。研究生作為學(xué)習(xí)的主體，通過查閱文獻、了解論文的技術(shù)方法、復(fù)現(xiàn)實驗、對論文進行總結(jié)報告等一系列學(xué)習(xí)，可大大提高研究生學(xué)習(xí)的主觀能動性，可更深刻地理解圖像處理算法。同時，結(jié)合新時代的發(fā)展，依托圖像配準與智能計算研究團隊，結(jié)合教師的科研內(nèi)容，在講述的內(nèi)容上，增加了醫(yī)學(xué)圖像處理的實際案例和“互聯(lián)網(wǎng)與智能圖像處理”前沿的內(nèi)容。

另外，在教材的選擇上，不再指定固定教材，學(xué)生可選擇經(jīng)典的教材，也可選擇新興的電子教材，比如吳恩達主講的人工智能的視頻教材[5]，也可二者都選，讓學(xué)生作為教材選擇的主人，提高學(xué)生的參與度。

三、教學(xué)方法的改變

傳統(tǒng)的授課方式已不能滿足對研究生創(chuàng)新思維和動手能力的培養(yǎng)，研究生的教學(xué)模式要以學(xué)生為中心。

1.借助智慧教學(xué)平臺，使用案例驅(qū)動教學(xué)

對于數(shù)字圖像處理課程的基礎(chǔ)知識，可讓學(xué)生通過中國大學(xué)MOOC、在線學(xué)堂、B站、Coursera、雨課堂等智慧學(xué)習(xí)平臺自學(xué)完成。對于具體應(yīng)用，教師可通過“雨課堂”，采用案例驅(qū)動的方式進行指導(dǎo)。比如在圖像分割部分，可對CT圖像肺結(jié)節(jié)分割案例展開講解。通過具體的案例，課堂互動，可讓學(xué)生能更好地理解圖像分割的理論方法，讓學(xué)生的課程代入感更強。另外，還可分配幾個相似的案例，讓學(xué)生自主選擇一個案例，獨立完成，這有助于培養(yǎng)學(xué)生的研究性學(xué)習(xí)思維，同時也體現(xiàn)了“學(xué)生主體、教師主導(dǎo)”的課程建設(shè)機制。

2.基于項目驅(qū)動的學(xué)生實踐及創(chuàng)新能力的培養(yǎng)

可讓學(xué)生參與到教師所主持的國家級、省部級或市廳級關(guān)于數(shù)字圖像處理的縱向項目或橫向項目的研究工作中來[6-7]，讓學(xué)生了解如何將理論知識與實際相結(jié)合，對所學(xué)知識有更深入的理解和掌握。通過項目驅(qū)動的方式讓學(xué)生參與到實際應(yīng)用中來，不僅能提高學(xué)生的學(xué)習(xí)主動性、實踐動手能力和科研能力，還能培養(yǎng)學(xué)生的團隊合作精神，進而促進了應(yīng)用型研究生人才的培養(yǎng)。

3.通過每周的專題講座、學(xué)術(shù)會議來拓展學(xué)生的學(xué)術(shù)視野和創(chuàng)新思維

學(xué)術(shù)會議和專題講座是學(xué)生了解學(xué)科知識最新動態(tài)的重要途徑。比如我們這個圖像配準與智能計算研究團隊每周都要參加MICS和VALSE的線上會議，每年也要出去參加2～3次的國際會議，寒暑假期間，若有合適的專題培訓(xùn)，團隊也會派老師和研究生去參加培訓(xùn)，同時，團隊負責(zé)人也會請一些與團隊研究方向相符的專家來學(xué)校進行專題報告。通過學(xué)術(shù)會議、專題講座和專題培訓(xùn)方式的學(xué)習(xí)，可以使學(xué)生了解到所研究方向的最前沿的知識和方法，能夠更好地開拓學(xué)生的創(chuàng)新思維和學(xué)術(shù)視野，進一步提高學(xué)生的學(xué)習(xí)主動性和增強學(xué)生的科研興趣。

四、課程實踐的改革

傳統(tǒng)的課程實踐都是老師把實驗?zāi)康摹嶒瀮?nèi)容和實驗步驟分發(fā)給學(xué)生，讓學(xué)生通過MATLAB軟件進行編程驗證與設(shè)計，這樣限制了學(xué)生的自主性和創(chuàng)新性。由于現(xiàn)在圖像處理技術(shù)與人工智能的緊密結(jié)合，在MATLAB實驗的基礎(chǔ)上，我們增加了python軟件，同時在實驗內(nèi)容上進行了改革。對于基礎(chǔ)性實驗和驗證性實驗通過智慧平臺讓研究生自學(xué)完成，對于研究性和設(shè)計性實驗，本課程可通過目前數(shù)字圖像處理的熱點研究方向，結(jié)合機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，依托老師主持的科研項目，設(shè)計一批研究課題。學(xué)生可自行組織科研小組，選擇一個研究課題進行研究，小組成員之間分工合作完成課題研究內(nèi)容，并在課堂上與學(xué)生分享研究成果。這樣不僅可以培養(yǎng)學(xué)生的科研興趣，還能幫助學(xué)生在研究問題的過程中進一步鞏固和消化數(shù)字圖像處理的理論知識和方法，從而實現(xiàn)對學(xué)生的數(shù)字圖像處理相關(guān)的研究性知識儲備和技能的培養(yǎng)。

五、構(gòu)建合理的課程考核體系

傳統(tǒng)的課程考核體系一般由“平時成績+期末成績”構(gòu)成，平時成績主要看出勤率、課程作業(yè)、實驗報告組成，期末成績由期末筆試成績確定，這種考核模式在一定程度上會造成高分低能的現(xiàn)象，不符合應(yīng)用型人才的培養(yǎng)目標。

數(shù)字圖像處理作為一門與人工智能技術(shù)結(jié)合緊密、前沿性很強的學(xué)科，擬根據(jù)授課內(nèi)容采用分項考核[7]的方式來完成學(xué)生的課程成績評定。課程采用考核制，考核成績由閱讀論文匯報成績、課題項目研究成績、課程論文成績?nèi)糠纸M成[8]。論文匯報成績主要是考查學(xué)生查閱文獻的能力、理解論文核心思想及算法的能力，查閱文獻、閱讀論文是進行科學(xué)研究的第一步。根據(jù)學(xué)生的匯報情況給出成績，這部分占總成績的30%。課題項目研究成績，根據(jù)課題項目的方案設(shè)計、算法設(shè)計、仿真情況以及成果演示來確定，項目研究能力是研究生必備的核心能力，是他們思維創(chuàng)新的體現(xiàn)，這部分占總成績的40%。

課程論文主要是訓(xùn)練學(xué)生科技論文的寫作能力。本課程主要從以下6個選題中進行課程論文的布置：（1）數(shù)字圖像增強方法綜述與MATLAB實現(xiàn)（至少3種）;（2）圖像增強方法的深入研究（介紹1種或2種方法與經(jīng)典的方法進行對比研究）;（3）圖像特征分析方法綜述與MATLAB實現(xiàn)（至少3種）;（4）灰度共生矩陣與灰度差分直方圖在圖像處理中的實際應(yīng)用;（5）基于醫(yī)學(xué)圖像的不同圖像分割方法的分析與比較;（6）基于腦部圖像的圖像配準方法綜述。（5）和（6）主要是圖像配準與智能計算研究團隊所選題目，其他方向的學(xué)生可根據(jù)自己的研究內(nèi)容進行調(diào)整。這部分占總成績的30%。

最后匯總閱讀論文匯報成績、課題項目研究成績、課程論文成績，給出數(shù)字圖像處理課程的總成績。這種分項考核的成績評定方式可以很好地評價學(xué)生學(xué)習(xí)的全過程，充分調(diào)動學(xué)生的主動學(xué)習(xí)性，有助于培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維能力和實踐動手能力。

六、總結(jié)

數(shù)字圖像處理課程是一門與現(xiàn)代的人工智能技術(shù)緊密結(jié)合的交叉性學(xué)科， 應(yīng)用于各個前沿科技領(lǐng)域，依托于地方高校臨沂大學(xué)的研究生教育優(yōu)質(zhì)課程建設(shè)項目，對該課程的建設(shè)進行了初探。構(gòu)建“學(xué)生主體、教師主導(dǎo)”的課程建設(shè)機制，加深了學(xué)生對數(shù)字圖像處理課程知識的理解和掌握，通過實施分項考核的課程成績評定機制，提高了學(xué)生的主動學(xué)習(xí)性和創(chuàng)新思維能力。為了實現(xiàn)對研究生的數(shù)字圖像處理相關(guān)的研究性知識儲備和科研能力的培養(yǎng)，本文從教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、課程實踐、考核體系四個方面的建設(shè)中融入了科研思維，在很大程度上拓展了學(xué)生的學(xué)術(shù)視野，提升了學(xué)生的科研思維和實踐動手能力。課程的教學(xué)改革，對培養(yǎng)應(yīng)用型研究生人才具有積極的意義。

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作者簡介：

徐艷（1978年-），女，山東臨沂人，臨沂大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院講師，主要從事模式識別、醫(yī)學(xué)圖像配準等方面的研究。