教育教学论坛_2022年2期

赵欣 王颖洁 贾龙渊

[关键词] 研究生能力培养；数字图像处理；教学改革

[基金项目] 2019—2021年大连大学研究生课程教学改革项目

[作者简介] 赵 欣（1974—），女，辽宁锦州人，计算机应用专业博士，大连大学信息工程学院副教授，硕士生导师，主要从事人工智能和数字图像处理研究。

[中图分类号] G642 [文献标识码] A [文章编号] 1674-9324（2022）02-0094-04 [收稿日期] 2021-04-07

引言

数字图像处理是一门利用计算机对图像进行分析和信息提取的学科，随着信息技术的高速发展，数字图像处理在智慧医疗、智能交通、航空航天和工业检测等领域得到广泛应用，是近年来发展非常迅猛和热门的专业之一。为满足社会需求，一些高校面向高年级本科生或研究生开设了“数字图像处理”这门课程，作为专业选修课或全校公选课[1]。我校在计算机科学与技术专业的本科生和研究生中都开设了“数字图像处理”课程。但该课程在以往的本科生和研究生的教学中，教学内容和教学模式没有太大的本质差异，导致研究生在接受硕士阶段的教育时相当于重修了该门课程，出现了研究生教育“本科化”倾向和“弱学术化”倾向。据了解，这一问题不仅在我校存在，在其他一些高校也同样存在[2]。

如何在进行专业理论课程教学的同时，注重培养研究生的科研素养，激发学生的创新思维和科研能力，是研究生课程教学必须认真思考和解决的问题。为此，我们从教学内容、教学模式两个方面对研究生数字图像处理课程的教学进行了一系列改革。

一、教学内容改革

研究生阶段应重视教学内容的前沿性与实践性，即专业领域学术研究的热点、难点、重点以及尚存争议性的问题和研究发展的新动向[3]。当前，数字图像处理技术发展迅速，硕士研究生阶段的“数字图像处理”课程的教学内容也应与时俱进，除了介绍最基本的图像处理、分析的基础知识外，更要及时拓展，添加和补充一些最新的、专业性和应用性较强的知识内容[2]。近年来，在深度学习技术的带动下，数字图像处理技术的内涵、研究方法、应用领域等都发生很大改变。如何与时俱进地调整和更新教学内容，使研究生拓宽视野，了解学科前沿，培养良好的科研素养，是本次教改要解决的重点问题。

从图像工程角度讲，数字图像处理包含三个层次的内容：一是低层的图像处理技术，重点强调对图像的各种变换方法，以满足对图像质量的改善；二是中层的图像分析技术，主要是对图像中感兴趣的目标进行检测与识别；三是高层的图像理解技术，是在图像分析基础上研究图像中各目标的性质和相互关系[4]。

教改前，我校研究生“数字图像处理”课程的教学内容侧重低层的图像处理基础，此外，包含一部分中层的图像分析技术，如表1所示。从内容安排和学时比例来看，整体的教学侧重于低层图像处理基础理论的讲授，中层的图像分析仅占比33%，且不包含高层图像理解的内容。这使得该门课程的研究生教学呈现本科化倾向和“弱学术化”倾向，不利于对研究生科研能力和创新思维的培养。为此，我们重新确立了教学目标，并对教学内容进行了如下调整和更新。

首先，对于低层的图像处理基础，保留原有的教学内容，但学时由原来的24学时压缩为8学时，原因是这部分内容被设定为学生在本科阶段已经学习或有能力通过自学掌握，因此，在新的教学大纲中将其设为回顾性讲解。

其次，对于中层的图像分析部分，新大纲去除掉了原有的形态学图像处理，保留了传统图像分割算法，同时，增设了基于深度学习的图像分类和分割技术内容。传统的图像分割算法主要包括边缘检测、基于阈值的分割、基于区域的分割和基于分水岭的分割，这些方法目前已经很少使用，之所以保留这部分内容是为了让学生对图像分割的发展脈络有一个整体了解，为此，我们将其学时压缩至2学时并设为回顾性讲解。

最后，原有的教学内容中没有涉及高层的图像理解，此次教改选取基于内容的图像检索作为对图像理解部分的增设，目的是让学生对整个图像工程领域有一个整体的、系统性的了解。

通过上述分析可以看出，我们将教学重点放在拓宽学生知识面，使学生对图像工程有一个整体性认识，内容更加丰富，实用性更强。

二、教学模式改革

教改前，研究生“数字图像处理”课程的教学模式主要采用以教师讲授为主，以课堂为中心、以教师为中心、以教材为中心的传统教学模式，不利于创新型人才的培养。在本次教改中，我们改变传统的“讲授式”为主的教学模式，采取“研讨式教学”“案例式教学”“跨平台教学”等模式，形成了有互动、多元化的教学方法。

（一）研讨式教学

为使学生不仅能从课程中感受到数字图像处理技术的魅力，更能培养灵活运用知识解决实际问题的能力，我们在“数字图像处理”课程的教学实践中，大胆尝试了研讨型教学方式。一方面，针对本科期间已经学过的基础内容，如图像采集、变换、空间滤波、频率域滤波等，采用总结式和讨论式的教学手段，让学生们以自由讨论的方式自己总结，并通过提问引导学生在讨论与辩论中加深对概念的理解和深化。另一方面，针对大纲中的“基于深度学习的图像分类和分割前沿技术讨论”，我们采取专题讨论的形式，通过“教师主题引导—学生专题讲授—随堂研讨—教师质疑答疑”的课堂活动形式，让学生成为课堂的主体。具体操作办法是：我们设立了图像分类和图像分割两个专题，每个专题包含1或2个热点问题。把学生划分小组，以小组为单位课下阅读指定的相关文献，并在课堂上进行汇报。老师在课堂上抛出问题，引导学生展开讨论，鼓励学生针对问题各抒己见，共同探讨前沿技术中的新方法和新趋势。比如，针对注意力机制在图像分割中的应用这一前沿技术，我们为学生选取了8篇参考文献，分8组进行阅读和汇报，每组汇报结束后，大家共同讨论文章在技术上的共同点、优缺点、适用范围和未来可能的改进。

上述研讨型教学模式使课堂教学最大程度地发挥学生的主观能动性，学生通过课前自学、课上讨论更深刻地掌握所学内容，并通过研讨激发学习的热情。在这个过程中，老师扮演主持人和评论员的角色，发挥纠正误区、揭示本质、解答疑惑和引导思考的作用。

（二）案例式教学

我们采取案例式教学的目的是为了在理论讲解中渗透实践，在实践中穿插理论，培养学生的工程实践能力。案例式教学法几乎贯穿这门课程的始终，主要采用知识点式案例，辅助理论课程的某个或某些知识点的教学，进而引导学生理解理论知识点，启发学生思维。

在案例教学中，我们通过知识点引出案例，并通过演示法和实验法进行案例讲解。通过运行事先实现好的程序将知识点所涉及的实际效果演示出来，此谓演示法。比如，用编写好的具有图像去噪功能的程序演示去噪算法对图像进行去噪的效果。通过案例演示，可以将枯燥的理论具体化和形象化，通过图像处理效果带入算法实现过程的讲解，让学生充分感受到数字图像处理技术的魅力，以此激发学生的学习兴趣，提高课堂教学的效率。案例教学的最终目的是辅助学生对图像处理理论知识点的理解，这离不开对案例进行算法流程分析和程序设计思路的讲解。分析程序代码并运行程序，以当场实验验证的方式向学生展示算法从设计到实现直至运行出结果的整个流程，此谓实验法。实验法可将理论与实现紧密结合，使学生在理论学习中渗透实战演练，提高学生对数字图像处理的编程实践能力。

我们的案例式教学不仅流于案例的展示，而是引导学生从案例出发进行思维升华，引发学生的创新性思考，培养学生解决实际问题的创新能力。以肺部CT影像中的肺结节分割案例为例，我们首先采用传统的阈值分割法对CT影像中的肺结节病灶进行分割，运用演示法先给出分割结果，然后运用实验法讲解阈值分割算法的设计流程、代码解析和程序运行全过程。同时，我们还有意识地引出采用当前主流的深度学习方法对该CT影像肺结节病灶的分割的案例演示，然后运用实验法讲解深度学习模型的算法设计和代码解析。再通过演示法对比两种方法的分割结果，使学生能直观判定不同方法之间的优劣。

该门课程虽然没有设置实验环节，但我们鼓励大家课下动手实践，案例教学无疑为学生的课下实践打下了良好的基础和铺垫。通过引出案例、演示案例、分析案例，将复杂抽象的理论融入形象直观的应用案例当中，既有助于提高学生的学习兴趣，又有助于提高课堂教学质量。

（三）跨平台教学

以往的教学主要采用单一的线下教学模式，这样的教学模式有利于教师对课堂纪律的管理，也可以实时关注学生的学习状态，这种“面对面”的教学也能够增进师生之间的沟通和交流。但线下教学模式仍存在一定的弊端。比如，大纲调整后该门课程所涉及的内容非常广泛，不仅包括图像采集、图像基本运算、图像变换、图像增强、图像复原、图像分类、图像分割、图像检索等原理，还包括深度学习的基本知识。整个教学总学时为48学时。内容多，课时少，单纯依靠在课堂教学中深入地完成教学存在一定难度。由于课时关系，教师不能把所有的知识点都进行深入讲解和拓展讲解，这就造成学生学完后感觉什么都学了点，但又什么都不太会，特别是对一些理解起来比较难的算法，有些学生在课堂上还无法理解算法细节，需要课下进行消化和学习，但一旦离开课堂，有失去了学习动力和帮助。

为此，我们采用线上课堂来拓展线下课堂的教学时间和空间，为学生提供更多的学习途径和手段。但我们并不是完全依靠线上课堂进行理论教学，只是将其作为必要的辅助手段。为了将线上和线下教学有机融合，形成一个良性的混合教学模式，我们开展了如下两方面的工作。一方面，我们利用中国MOOC上已经推出的数字图像处理的优秀课程资源，收集所有可用资源后认真筛选，而非自行制作教学视频，这样不仅可免去教师制作教学视频的辛劳，又可集大家之长。由于中国MOOC上不同高校开设的“数字图像处理”课程的侧重点不同，我们很难找到与我们的教学大纲完全吻合的MOOC课程，因此，我们把MOOC上不同的“数字图像处理”课程按授课知识点与我们的大纲进行整合，以知识点为核心，有针对性地向学生推荐不同的MOOC教学资源。另一方面，我们通过雨课堂平台，将教师的PPT和章节测试定期推送，并设置定期直播答疑，解决学生在学习中遇到的问题。为配合学生线下学习，我们将教学内容碎片化，将每个章节根据知识点细分，并强调每个章节的难点和重点，认真做好PPT和习题测试，并上传到雨课堂平台上。同时，将案例的源代码放入资料库，供学生课下参考，辅助学生课后编程练习。此外，我们在雨课堂中针对重点难点设置相应问题，让学生进行互动讨论，进入平时成绩。这种线上线下结合的方式提高了学生的学习兴趣和效率，也使得我们的课程体系更加完整充实。

结语

研究生能力培养是当前研究生教育亟待解决的问题，也是高校教育改革的长期工程。本文针对研究生“数字图像处理”课程进行的教学改革，正是适应这一大环境的需求。修订后的教学大纲侧重拓宽学生的知识面，深化知识点，同时紧跟学术前沿动态，为科研能力的培養提供了必要的知识储备。课堂教学采用互动式、案例式、线上线下混合式等多种手段相结合的教学方法，形成以学生为中心，以能力培养为目标的教学模式。此次教改大大提高了教学效果，充分培养了研究生的自主学习、独立思考和创新思维能力，学生在掌握专业理论的同时，提高了基本科研素养，达到了预期培养目标和教学效果。