下载文档原格式
数字图像处理的“三融合、三驱动、三协同”课程教学创新实践第一篇范文数字图像处理的“三融合、三驱动、三协同”课程教学创新实践在科技飞速发展的今天，数字图像处理技术已经渗透到我们生活的方方面面。
从手机拍照，到卫星遥感；从医学影像，到工业检测，数字图像处理技术正以它强大的功能和应用前景，深刻地改变着我们的生活。
因此，数字图像处理的教学也成为了众多高校和研究机构的重要课程。
然而，如何能够创新和实践数字图像处理的课程教学，以适应这一技术飞速发展的时代需求，是每一位从事该领域教学和研究的人员都需要面对和思考的问题。
三融合首先，数字图像处理的“三融合”是指将理论教学、实践操作和科研创新三者相互融合，形成一个完整的教学体系。
在理论教学中，我们不仅要让学生了解和掌握数字图像处理的基本原理和算法，还要通过实践操作，让学生亲身体验和感受数字图像处理技术的实际应用。
同时，我们还要鼓励学生参与科研项目，从而激发他们的创新思维和科研能力。
三驱动其次，数字图像处理的“三驱动”是指以问题驱动、项目驱动和产业驱动为教学的三种驱动力。
通过问题驱动，让学生在学习过程中，不断遇到问题，解决问题，从而提高他们的学习兴趣和学习效果。
通过项目驱动，让学生参与到实际的科研项目中，提高他们的实践能力和创新能力。
通过产业驱动，让学生了解和掌握数字图像处理技术在产业中的应用，提高他们的产业意识和产业能力。
三协同最后，数字图像处理的“三协同”是指教学与科研的协同、学科与学科的协同以及学校与产业的协同。
教学与科研的协同，可以让学生在教学过程中，了解到最新的科研成果，提高他们的科研素养。
学科与学科的协同，可以让学生了解到其他学科的知识，从而提高他们的综合素质。
学校与产业的协同，可以让学生了解到产业的最新动态，提高他们的产业素养。
第二篇范文探索数字图像处理的“三融合、三驱动、三协同”教学创新实践在当今这个信息化时代，数字图像处理技术已经成为了一个炙手可热的话题。
［摘要］课程思政是当前高校思想政治工作和专业课程融合建设的新理念，是新时代党和国家对高校课程建设的新要求。
通过分析在“数字图像处理”课程中进行课程思政的优势，进而给出“数字图像处理”课程思政的三种方式，使课程思政贯穿于教学的各个环节，实现课程思政和专业知识体系的有机统一。
［关键词］课程思政；数字图像处理；教学方法［中图分类号］G642［文献标志码］A［文章编号］2096-0603（2021）11-0070-02“数字图像处理”课程思政教学方法的探索①酒明远，王成（郑州大学信息工程学院，河南郑州450001）长期以来，党和国家领导人高度重视高校课程的育人作用，习近平总书记在2016年12月召开的全国高校思想政治工作会议上强调“要坚持把立德树人作为中心环节，把思想政治工作贯穿教育教学全过程，实现全程育人、全方位育人”，提出“高校思想政治工作关系高校培养什么样的人、如何培养人以及为谁培养人”的观点[1]，2020年9月出版的《求是》杂志发表了习近平总书记重要文章《思政课是落实立德树人根本任务的关键课程》。
目前，国内高校正积极地将思政课程向课程思政扩展，除了保持思政课程的引领作用外，进一步将思政教育延伸到各门专业课程，但由于工科专业课程属性的特点，思政元素融入课堂内容较困难，作者作为“数字图像处理”课程的专业课主讲教师，转变教学理念，改革教学方式方法，在专业知识讲授中毫不违和地融入思政元素，是义不容辞的责任。
一、“数字图像处理”实施课程思政改革的优势1.“数字图像处理”是为电子信息类本科生在第四学年开设的专业课，是信号与系统、数字信号处理、随机信号分析之后的专业选修课，是电子信息类专业领域内一个重要的学科方向，同时实践性强，又与当前人工智能技术结合紧密，跟国家高、精、尖技术的战略发展高度契合，因此在课程思政教学内容方面，可以联系较多的实际例子，提高学生学习的积极性。
2.该课程主要讲授图像的基本处理算法，需要对比各种算法在不同图片上的实际性能，因此可以选用包含思政元素的图片，比如在颜色模型章节，可以采用中国的陶瓷和传统花布图像，融入文化自信；在图像增强章节，可以选用中国嫦娥探月卫星拍摄的月球照片，融入爱国强国情怀等，将思政育人思想潜移默化地融入课堂内容。
本科“3+1”教学模式下的数字图像处理课程教学改革研究与实践摘要：数字图像处理课程已成为了高校本科计算机与信息类专业的一门专业核心课程。
结合本专业“3+1”教学模式，针对本科教学过程中呈现出的主要问题，从教学内容、方法、手段和实践环节进行了研究、改革与实践。
实践表明，此次教学改革提高了教学效果，得到了学生的认可和好评。
关键词：数字图像处理教学模式教学改革中图分类号：g642文献标识码：a文章编号：1004-4914（2013）05-216-02一、引言随着电子和信息技术的迅速发展，数字图像处理已成为当今信息处理技术中发展很快且应用面很广的新兴学科之一。
“数字图像处理”课程也成为了高校本科计算机与信息类专业的一门专业核心课程。
但由于数字图像处理学科所涉及的知识面广，理论复杂，对数学基础的要求高，实践环节动手能力要求强，其课程内容也在不断更新丰富。
在以往传统教学过程中呈现出了以下弊端：（1）教材中大量理论和算法推导给学生的学习带来困难；（2）单一的单机版多媒体教学，无法满足学生对新知识、新技术、新应用的了解和深入学习；（3）没有完善系统的实验指导书，促使学生学习的积极性下降，导致实验效果不佳；（4）没有实际项目作为应用锻炼，造成理论与实践脱钩，无法激发学生的学习动力和兴趣等。
针对数字图像处理教学过程中出现的上述问题，国内很多教学专家和学者，结合自己的实际教学过程，各抒己见，陆续提出了很多宝贵的改革建议和方案，取得了相应的教学改革成果。
如山东工商学院的魏广芬和王永强等于2009年针对“数字图像处理”课程和学生特点，介绍了教学过程中实施的一些改革措施，包括采用现代化教学手段，“设问-思考-引导-尝试-总结”的教学模式和学生分组的学习方式，加强实验和课程设计教学环节以及完善评分机制等方面。
并对教学过程中发现的相关问题进行探讨。
西北民族大学的李向群和王书文于2010年从教学内容建设、教学手段改革、实验环境建立、考核方式改革等方面入手进行了深入细致的探讨，并将这些方法应用到实际教学过程中，收到了较好的效果。
数字图像处理课程教学大纲课程简介数字图像处理是计算机科学与技术领域的一门重要课程，它研究如何使用计算机和算法来处理和分析数字图像。
本课程旨在介绍数字图像处理的基本原理、方法和应用，并培养学生的图像处理能力和技巧。
课程目标本课程的主要目标是让学生掌握数字图像处理的基本理论和方法，具备图像处理算法设计、图像增强、图像分割、图像压缩等技术的基本能力。
同时，通过实践项目的实施，培养学生的问题解决能力和团队合作能力。
课程安排第一周：课程介绍与基本概念•课程介绍•数字图像的基本概念与特点•数字图像处理的基本步骤第二周：图像预处理•图像采集与获取•图像灰度变换•图像噪声模型与去噪方法第三周：图像增强•直方图均衡化•空域滤波与频域滤波•边缘增强与锐化第四周：图像压缩•图像压缩的基本概念与方法•离散余弦变换（DCT）与JPEG压缩算法•小波变换与JPEG2000压缩算法第五周：图像分割与边缘检测•阈值分割•基于边缘的图像分割•基于区域的图像分割第六周：实践项目1 - 图像识别•项目需求分析与设计•图像特征提取与选择•分类器的训练与测试第七周：实践项目2 - 图像恢复•项目需求分析与设计•图像模型与图像去模糊•图像去噪与图像修复第八周：实践项目3 - 图像处理工具开发•项目需求分析与设计•图像处理算法的实现•图形界面设计与用户交互评估方式•平时成绩：30%•作业与实验报告：30%•期末考试：40%参考教材•Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods. 数字图像处理（第三版）. 清华大学出版社，2018.•Richard Szeliski. 计算机视觉：算法与应用. 电子工业出版社，2014.参考资源•MATLAB图像处理工具箱文档•OpenCV计算机视觉库官方文档以上是《数字图像处理》课程的教学大纲，希望通过本门课程的学习，能够让学生对数字图像处理有一个全面的了解，并具备实践应用的能力。
课程教材建设中国电力教育2010年第27期 总第178期“数字图像处理”课程是信息类相关专业的专业课，主要学习应用计算机对数字图像进行分析和处理的基本理论、方法。
[1]要求学生在掌握有关图像处理的基本概念、基础理论、典型方法的基础上，掌握一定的编程实践技能，能够利用计算机编程实现图像信息的各种处理，如图像变换、图像增强、图像恢复与重建、图像编码等。
培养和增强学生创新意识和创新思维，提高实际动手能力和创新能力，为学生进一步学习计算机视觉、模式识别等课程奠定基础。
“数字图像处理”课程起点高、难度大，理论性和实践性都很强。
传统教学以理论介绍、数学公式推导为主，强调理论的体系和概念，忽视理论的实现步骤，较少演示各种算法的处理效果。
这使学生在学习时，普遍感到理论非常抽象，不了解理论的实际应用效果。
面对实际问题时，学生往往不知从何下手，更谈不上创新应用。
学生们在学习中往往会碰到很多困难，在一些繁杂的数学推导面前望而却步，从而逐渐丧失学习兴趣。
[2]本文从教学内容选择、实践教学安排、教学学时分配等方面分析了“数字图像处理”课程教学的关键环节，提出了一种理论与实践相结合的教学模式，并以非线性锐化滤波器——梯度算子的讲解为例示范了这种教学模式的具体应用。
一、教学内容选择“数字图像处理”课程主要内容包括图像处理的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及国际上有关研究的新成果。
这门课程涵盖以下内容：数字图像基础、空间域图像增强、频率域图像增强、图像变换、图像复原、彩色图像处理、图像压缩、图像分割等。
目前已经形成了在讲述基本概念、基本原理、典型方法和使用技术的基础上，以广泛介绍新技术、新算法和数字图像处理新的应用为主的教学思路。
根据历届学生的反馈信息以及教师多年的教学经验，我们选择了章毓晋编著的《图像工程（上册）图像处理》作为理论教学教材，徐飞等编著的《MATLAB应用图像处理》作为实践教学教材。
具体的教学内容选择如下。
（1）数字图像处理基础：介绍图像、数字图像、数字图像处理系统等基础知识；（2）像素空间关系：介绍像素间联系、基本坐标变换以及形态变换；（3）MATLAB图像处理基础：介绍MATLAB的用法、矩阵计算编程以及图像处理编程基础；（4）空间域增强技术：介绍空间域图像增强技术；（5）图像变换：介绍傅里叶变换、离散余弦变换、沃尔什/哈达码变换、Gabor变换以及小波变换等；（6）频率域图像增强：介绍频率域图像增强技术；（7）彩色图像处理：介绍彩色图像处理技术；（8）图像恢复及图像重建；（9）图像编码：介绍图像编码基础以及常用编码技术；（10）图像国际标准：介绍JPEG、MPEG等图像国际标准。
二、实践教学安排“数字图像处理”课程的教学分为课堂授课和上机实习课。
本课程的基础知识部分主要通过课堂授课方式进行教学，向学生介绍课程的主要内容、基本概念和课程要点。
为了加强学生对理论知识的理解，同时提高学生的实际动手能力，本课程还需要安排相应的上机实习，内容包括：MATLAB应用图像处理基础、图像坐标变换及形态变换、空间域图像增强、图像变换、频率域图像增强、图像恢复、彩色图像处理、图像压缩编码等。
通过上机实习，一方面加深学生对相关理论知识的理解，另一方面也培养学生实际操作技能，提高学生的实践动手能力。
数字图像的处理需要大量的矩阵运算，因此学生必须依赖计算机运用某些软件进行学习。
虽然普通的图像软件（如Photoshop）能够很好地处理图像，但是学生对处理的过程并不明晰，往往是“知其然而不知其所以然”。
在图像处理的教学方面，MATLAB是一个更好的选择。
[3]MATLAB是一种科学计算软件，主要适用于矩阵运算及控制和信息处理领域的分析设计，它使用方便，输入简捷，运算高效，内容丰富，并且很容易由用户自行扩展。
MATLAB比较好学，它只有一种数据类型，一种标准的输入输出语句，不用指针，不需编译，比其他语言少了很多内容，另外还具有强大而简易的作图功能。
学生只需几“数字图像处理”课程教学研究范春年摘要：“数字图像处理”是信息类相关专业的专业课，主要学习应用计算机对数字图像进行分析和处理的基本理论、方法。
课程起点高、难度大，理论性和实践性都很强，传统的教学方法重理论、轻实践，教学效果欠佳。
本文从教学内容选择、实践教学安排、教学学时分配等方面分析了“数字图像处理”课程教学的关键环节，提出了一种理论与实践相结合的教学模式，并以非线性锐化滤波器——梯度算子的讲解为例示范了这种教学模式的具体应用。
关键词：数字图像处理；教学模式；梯度算子；MATLAB作者简介：范春年（1979-），女，江苏南京人，南京信息工程大学计算机与软件学院，讲师，南京大学计算机系博士研究生，（江苏 南京 210093）主要研究方向：图像处理与模式识别。
（江苏 南京 210044）DOI编码：10.3969/j.issn.1007-0079.2010.27.052课程教材建设中国电力教育2010年第27期 总第178期个小时就可以入门。
因此，我们选择了MATLAB 作为学生上机实习的编程工具。
三、教学学时分配“数字图像处理”课程学时一般为64学时，其中45～48学时用于理论教学，14～16学时用于上机实习，另外可适当安排2～4学时的习题课来讲解习题。
教学学时的具体分配可以参考下面的分配方案。
（1）数字图像处理基础：2学时；（2）像素空间关系：4学时；（3）MATLAB 图像处理基础：2学时；（4）上机实习——MATLAB 应用图像处理基础、图像坐标变换、形态变换：2学时；（5）空间域图像增强技术：8学时；（6）上机实习——空间域图像增强：4学时；（7）图像变换：4学时；（8）上机实习——图像变换：2学时；（9）频率域图像增强：4学时；（10）上机实习——频率域图像增强：2学时；（11）彩色图像处理：2学时；（12）图像恢复及图像重建：4学时；（13）上机实习——彩色图像处理、图像恢复及图像重建：2学时；（14）图像编码：10学时；（15）上机实习——图像编码：4学时；（16）图像国际标准：4学时；（17）习题讲解：4学时。
当然，学时分配也不是绝对的，可以根据学生的实际接受情况适当地调整。
如果学生接受情况比较好，进度比较快，可以在这些教学内容后面再添加数字图像水印以及多尺度图像技术等内容。
四、理论与实践相结合的教学新模式要想激发学生的学习兴趣，就要在如何将枯燥的理论推导转化为立竿见影的实际操作上下功夫。
一方面需要在课堂教学中引入适当的图像处理实例分析和编程处理实例，将复杂的算法以最直观的方式展现在学生面前。
在课堂上演示图像处理前后的效果，通过算法的编程代码来提高学生对理论的直觉感受，使原本抽象的内容变得生动具体。
另一方面，也需要满足学生课后实践的要求，针对一些典型的处理方法开设上机实习，给学生提供边学习边实践的机会，这不但可以巩固所学知识，还可提高学生的动手能力。
为了让学生既能掌握基本理论，又能锻炼实际动手能力，课堂教学上须采用理论与实践相结合的新教学模式。
本文提出的理论与实践相结合的教学新模式将课堂教学分为以下6个环节，分别是：理论讲解→理论分析→效果演示→实例编程实现→代码运行效果→总结。
1.理论讲解环节这一环节重点讲解理论，包括基本概念、算法的原理、思想、计算步骤以及应用场合等。
在这一环节上，教师需要循循善诱讲解理论的推理和理论的作用。
讲解要简练，重基本概念、原理而轻数学公式推导。
2.理论分析环节这一环节紧扣理论讲解环节，在已知理论的情况下，对理论进行分析。
分析时要重点把握住理论与前面相关知识的联系与区别，分析理论产生的原因以及该理论的优缺点。
3.效果演示环节这一环节演示理论应用在具体图像上的处理效果。
课堂上通过多媒体手段演示各种算法，学生可以见到理论应用到实际的效果，增加对理论的感性认识。
4.实例编程实现环节这一环节举出所讲理论的一个经典应用实例，分析该实例的实现步骤。
讲解实现步骤时要启发引导，简明扼要。
在此基础上，要重点讲解各个步骤的具体编程代码，编程代码着重讲解核心代码。
这一环节的教学目的是让学生掌握理论实现的具体方法和技巧，给学生提供模仿手段，缩短学生理论联系实际所需的探索时间，提高学生实践动手能力。
5.代码运行效果环节核心代码讲解完毕后，可以直接提供算法的完整代码在MATLAB 环境下运行，让学生感受运行效果。
运行时可以根据理论分析的具体情况，修改算法中的种种参数，比较参数设置不同引起的处理效果的差异，引导学生总结规律，得出结论。
6.总结环节目的是进一步对技术原理、作用和实现方法进行总结，将难点、重点小结，同时提出新的思考问题，让学生思考和练习。
五、教学新模式的应用按照本文提出的6个教学环节，笔者以非线性锐化滤波器——梯度算子的课堂讲解为例，介绍这6个步骤的执行过程。
非线性锐化滤波器——梯度算子是空间域图像增强的部分内容，之前已经介绍了空域技术分类、像素间运算、直接灰度映射、直方图变换、线性滤波、非线性滤波以及非线性平滑滤波器等内容。
1.理论讲解环节（1）首先回顾空域技术，重点回顾图像的高频分量和低频分量，接着提出图像锐化的概念，同时与图像平滑对比。
（2）利用邻域平均法引导学生得出结论：平滑对应数学上的积分过程，而锐化与平滑对立，锐化对应数学上的微分过程，引入梯度算子的概念。
（3）对照数学上的梯度概念，一步步引导学生理解将梯度这个矢量应用到数字图像中所做的3步简化操作：梯度大小作为梯度、一阶差分近似表示一阶偏导数、城区距离或棋盘距离近似表示欧式距离。
[4]（4）以一个4×4的图像为例讲解梯度的计算过程。
（5）提出问题：梯度计算出来后，如何根据梯度锐化图像？接着介绍梯度算子锐化处理步骤，讲解5种常见的锐化输出方式。
2.理论分析环节分析并总结梯度的性质，分析不同的梯度算子有什么联系与区别，分析5种锐化输出各有什么优缺点，什么场合可以采用何种锐化输出方式。
3.效果演示环节演示同一幅图像，采用同一种梯度算子，5种不同锐化输出课程教材建设中国电力教育2010年第27期 总第178期方式后图像的锐化效果。
如图1所示。
图1中，（a）为原图，（b）～（f）分别为采用5种锐化输出方式后的图像锐化效果图。
演示的同时分析5种效果图的图像内部和边缘，进一步总结不同锐化输出方式的优缺点。
4.实例编程实现环节这一环节给出一个实例：给定一幅图像，分别采用Roberts、Prewitt 以及Sobel 梯度算子进行锐化处理。
接着和学生一起分析实例编程实现需要哪些步骤，并总结如下。
（1）读入给定图像；（2）选择一种梯度算子，根据模板得到差分计算式，根据算式计算f ’x 和f ’y ；（3）选择一种距离计算公式计算grad （x,y ）；（4）根据需要采用某种锐化输出方式，生成梯度增强后的图像；（5）显示原始图像及锐化输出图像。
