前沿技术实际应用案例化教学研究

摘 要：随着科技的不断进步，数字图像处理领域不断地涌现新技术和创新，导致“数字图像处理”课程呈现出了一些教学内容滞后问题。在新工科背景下，本文建立了一个数字图像前沿应用技术教学案例库，同时通过数字图像科研论文阅读与分享，迭代性的整理并更新实践教学案例，采用案例化驱动教学模式，同时为学生提供具有评估标准的实践任务。这一教学研究有助于激发学生的学习兴趣，开拓眼界，并确保他们对前沿技术有深入的理解和掌握。

关键字：数字图像处理，前沿技术，案例化教学，教学研究

中图分类号：G640     文献标识码：A       文章编号：1002-4107（2024）06-00  -03

一、引言

新工科背景下的教育改革是指面对现代社会对工程技术人才的需求变化和新兴技术发展带来的挑战，以及培养学生创新能力、实践能力和跨学科合作能力等要求，对工科教育进行革新和改进的一系列措施和实践[1]。工科教育改革的核心目标是培养具备综合素养、问题解决能力和创新能力的工程技术人才，以适应快速变化的社会和科技环境[2]。新工科一个重要的特点是强调实践性[3]。

案例化教学是一种以案例为基础的教学方法，通过向学生提供真实或虚拟的案例，引导他们分析、讨论、解决问题，并从中获取知识和经验，激发学生的学习动力和提高学习兴趣。

新工科注重培养学生的实践能力和解决实际问题的能力[1]。而案例化教学则提供了一种实践导向的学习方法，通过真实或虚拟的案例情境，让学生参与解决实际问题的过程，培养他们的实践技能和综合能力。通过将案例化教学与新工科的理念和目标结合起来，可以促进学生更深入地理解理论知识，并培养学生的实践能力、创新能力、团队合作能力以及解决实际问题的能力，帮助学生更好地适应新工科时代对工程技术人才的要求。

二、“数字图像处理”前沿应用技术及应用领域

随着数字图像处理应用需求的不断扩大，数字图像处理不断地涌现新技术，这些新技术的应用在多个领域都体现出了深远的影响，主要体现在以下几个方面。

1.计算机视觉和深度学习：深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）已经在图像分类、目标检测、图像分割和图像生成等方面取得了显著的成功[4]。

2.医学影像处理：在医学领域，数字图像处理前沿技术应用包括计算机辅助诊断（CAD）系统，主要用于提高医学影像的诊断准确性[5]。

3.自动驾驶和机器视觉：图像处理技术在自动驾驶汽车中起着关键作用，包括道路识别、障碍物检测和行人检测等[6]。

4.增强现实和虚拟现实：在增强现实（AR）和虚拟现实（VR）应用中，图像可以处理用于实时跟踪和渲染虚拟对象，使得用户能够与虚拟世界进行交互[7]。

5.大规模图像分析： 云计算和大数据技术的发展使得大规模图像数据的存储和分析变得更加容易，包括图像检索、情感分析、社交媒体图像分析等[8]。

以上这些技术的应用正在不断地扩展数字图像处理领域的边界，使其更加多样化和创新。新技术的涌现对教学产生了广泛影响，特别是“数字图像处理”课程。

三、“数字图像处理”教学现状

“数字图像处理”是一门涉及计算机科学和图像处理领域的课程，它研究如何对数字图像进行获取、表示、处理和分析。“数字图像处理”课程介绍了数字图像获取、表示、处理和分析的基本概念、算法和技术。然而目前该课程在教学过程中存在一些严重的不足，表现为以下几点：

1.理论脱离实际应用，课程过于注重理论知识和算法，忽视实际应用。灌输式的理论教学让学生在学习过程中逐渐失去学习兴趣。

2.缺乏案例教学，导致学生对真实图像处理任务不熟悉，无从下手。

3.内容滞后，随着科研技术和应用扩展，图像处理技术的新技术和工具也得到不断地的提升，教材和教学内容没有及时跟进前沿的发展，导致知识滞后于实际的市场应用需求。

4.缺乏综合能力的培养，由于课程过于注重特定技术细节，只见树木不见森林，导致一些综合能力得不到很好地培养，如创新思维能力，团队合作能力等。

为了改进“数字图像处理”课程的教学现状中的不足，基于新工科背景，本文采用案例化驱动教学模式，强调实践应用，引入前沿案例教学，迭代式更新教学内容，培养综合能力等，具体实现方法如下所述。

四、“数字图像处理”课程的案例化教学研究方法

进行“数字图像处理”课程的案例化教学研究时，可以采用以下方法。

（一）构建数字图像处理前沿应用案例库

教学案例在选择时，侧重真实性、应用性和前沿性，例如医学影像处理、遥感图像处理，自动驾驶等，同时要涵盖课程中关键概念、技术和技能要求。不仅要区分出不同图像处理任务和难度级别，同时考虑到学生的兴趣，选择有趣的前沿案例，激发学生学习的主动性和解决实际应用问题的能力。如图1给出了几个体现前沿应用的实际教学案例，分别为指纹识别、文字识别、车道检测、医学领域的细胞识别和人体骨架轮廓检测等，并针对不同的教学案例适当引入机器学习和深度学习算法。

（二）设计合适的教学案例

以“在图像上做文字识别”案例为例，下面分步骤给出了一套完整的教学案例设计过程。

1.案例描述，文字识别现阶段在多个领域和场景中均有实际应用，例如车牌识别，道路标志识别，建筑物识别，从印刷体中提取文字，以及图像检索等。它能从图像中准确提取文本信息，支持文字转换为可编辑或用于文本处理的电子文本，便于用户进行搜索、编辑和存档等操作。

2.目标设置，目标是图像中准确提取并转换文本信息。

3.算法和关键技术，关键的技术包括读取图像、灰度化处理、高斯滤波、二值化、找轮廓、透视变换，调用OCR库识别文字，以及后期矫正等。

4.案例具体解决步骤及实践操作包括读取图像、灰度化处理、图像增强、二值化、找近似轮廓、透视变换、识别文字，输出文字及人工矫正等。使用计算机编程语言（如Python）实现文字识别的整个步骤。

在最后的文字识别采用调用现有的OCR库来实现，也可以通过深度学习，自己训练数据来实现文本识别，不过这样会增加案例的难度，对一个课堂案例来说内容太多，所以更适合于直接调用现有库来实现最后的识别工作。

（三）实践以及实验任务设置

在课程设计中，通过以下方式设计与教学案例相关的实际应用实践作业，以促进学生的理解和实践能力。首先设置与教学案例相关的简答题，例如回答教学案例背景，解决方案，关键算法等。然后给定一个相关的数字图像处理的案例库，要求学生自选一个图像实践任务，并应用教学案例所学的知识进行处理。并且学生需要使用编程语言实现与教学案例相关的算法，加强他们的动手实践能力和编程技能。最后将学生分小组，要求小组撰写一份报告，总结解决问题的方法、团队合作等方面的内容。鼓励对教学案例进行扩展性的研究和应用，设置更有挑战性任务，激发学生的创新思维。

（四）实践任务评价指标设置

根据实验任务，以“在图像中做文字识别”为例，制定以下评价指标：

1.准确性：这一指标涉及到文字识别结果与实际图像中文字的匹配程度，需要详细考察每个字符或单词识别的准确性，确保识别结果尽可能地符合原始图像中的文本。

2.完整性：评估文字识别结果是否覆盖了图像中的所有文字信息，确保没有遗漏任何文本区域，以便整个文本内容都被成功识别。

3.鲁棒性：该指标要求算法具有对于不同质量的图片的适应能力，如模糊图像、文字大写、字体风格、因为光照条件造成低对比度等因素，以验证算法在各种情况下的鲁棒性。

4.多语言支持：评估算法对于不同字母表、语言结构和语法的自适应能力，确保算法在多种语言环境中的表现良好。

5.实践效率：除了考虑准确性和全面性之外，还需要评估算法处理速度和效率，包括算法在大规模图像数据上的执行效率分析，以确保在各种实际应用中具有合理的计算能力。

不同实践案例任务提供不同的评价指标，通过评价指标有助于学生理解算法性能、改进算法，为学生提供更具挑战性任务，培养其解决实际问题的能力。

（五）周期性阅读数字图像前沿处理技术科研论文

在数字图像处理课程中引入科研论文阅读、分享、讨论和案例研究是一种非常有效的教学手段，能够帮助学生更深入地理解理论知识，并将其应用于实际场景。挑选与数字图像处理相关的科研论文，布置阅读任务，按小组为单位，定期进行一次论文阅读分享，并以PPT的方式进行分享和讨论论文中的前沿技术，以深化学生理解和掌握数字图像应用领域的理解及处理流程。实施步骤如下：

1.精选科研论文：以小组为单位，每个阅读周期共同讨论并选择一篇最新数字图像处理技术的科研论文，确保所选论文与小组成员的研究兴趣相关。

2.独立阅读：每位小组成员首先独立阅读论文，以了解其内容、方法、核心技术和发现。

3.小组讨论：安排小组讨论会议，让每位成员分享对论文的理解和观点。包括关键观点、研究方法、实验结果和讨论部分等内容。

4.小组成员以PPT形式分享论文，讨论论文的核心内容、亮点和创新之处。同时探讨论文的局限性和未来研究方向。

5.复现并引入：小组可以尝试复现该算法，老师可以将案例引入后期的课堂教学中，作为新的教学案例，为下一轮的教学任务添加新的教学案例。同时，摈弃已经过时的旧教学案例，确保教学内容的更新与迭代。

通过对前沿科研论文的阅读和分享，不仅让学生深入了解前沿的数字图像处理技术，感受案例的多样性和真实性，拓宽他们的视野，提高学生学习兴趣，而且有助于掌握数字图像技术分析和处理的流程，培养学生运用数字图像处理技术解决实际问题的能力，批判性思维和研究技能，提高对数字图像处理领域的理解。同时有助于授课老师收集到更多更新的教学案例，从而丰富前沿应用的“高级数字图像处理”课程教学案例资源库。

（六）教学材料整理和资源共享

在进行案例化教学时，为学生提供全面的教学支持和资源是至关重要的。首先，提供精心设计的教学课件，其次建立数字图像案例库，并设计课程，提供详细的案例分析，包括案例的关键问题、解决思路、可能的挑战等；在学生实践任务方面，设计与教学案例相关的实验，提供相应的实验指导和评价指标。有条件的情况下录制相关的教学辅助视频等，然后将所有的教学材料上传到教学在线平台，方便学生随时获取，实现线上线下相结合的混合式教学模式。

（七）教学考核与评价

在教学的考核和评价环节中，期末考试成绩占比70%，期末考试仍然以处理大型的任务为主要考核目标；平时考核成绩占比30%，考核内容主要为案例引申出的开放性作业，学生自主选择任务集中的作业，通过提交代码或报告的方式来完成，并把科研论文的分享纳入平时成绩考核之内。通过两轮教学之后，以实际前沿应用为案例的案例驱动教学与之前传统的纯理论教学相比，学生的学习积极性，学习兴趣，查阅文献能力，讨论和合作能力以及实践能力有很大的提升，对本门课教学的认可度也有很大的提高。

五、结语

新工科背景下的教育改革旨在培养综合素质和创新能力的工程技术人才，案例化教学作为一种实践导向的教学方法，能够有效促进学生的实践能力和综合能力的培养。在“数字图像处理”课程中，传统教学存在的问题包括理论与实际应用的脱节、缺乏案例教学、内容滞后和缺乏综合能力的培养等。为了改善这些问题，本文采用案例化驱动教学模式，选择前沿数字图像处理案应用技术的例集，设计教学案例，提供实践实施配套任务，并给出相应的结果评估指标。此外，还倡导学生阅读并分享前沿数字图像科研论文，把论文中好的案例整理并引入下一轮教学中，形成教学内容的新旧迭代。通过综合应用前沿案例化教学和新工科理念，可以更好地培养学生的实践能力、创新能力、团队合作、解决实际问题等各种能力，有助于他们适应快速变化的社会和科技环境。该研究为教育改革提供了有益的指导和启示，对提升教育质量具有重要的意义。

参考文献：

[1]魏碧霞，陈飞，黄彬.融合“三创”教育的工科类实践课程研究与探索[J].黑龙江教育（理论与实践），2023，77（11）：75-77.

[2]倪妍.新工科背景下地方高校工程应用人才创新能力提升探索[J].豫章师范学院学报，2023，38（5）：40-43；80.

[3]张海生.“新工科”的内涵、主要特征与发展思路[J].山东高等教育，2018，6（1）：36-42.

[4]李文博，王琦，高尚.基于深度学习的红外小目标检测算法综述[J].激光与红外，2023，53（10）： 1476-1484.

[5]余唯一，陈涛，张军平，等.基于深度学习的MRI脑卒中病灶分割方法综述[J].智能科学与技术学报，2023，5（3）：293-312.

[6]张晟剑，莫泽文.遥感图像在自动驾驶领域的应用研究[J].传感器世界，2023，29（7）：1-5；16.

[7]林琳.VR技术在船舶舱室三维图像重建中的应用[J].舰船科学技术，2023，45（9）：168-171.

[8]宋杰，肖亮，练智超，等.基于深度学习的数字病理图像分割综述与展望[J].软件学报，2021，32（5）：1427-1460.

编辑/王力

作者简介：韩莹，女，副教授，研究方向为数字图像处理技术；王小英，女，教授，研究方向为大数据技术；袁静，女，副教授，研究方向为数字图像处理技术、大数据技术。

基金项目：防灾科技学院教育研究与教学改革项目“新工科背景下‘数字图像处理’课程的教学案例化建设研究”（JY2023B42）；河北省高等教育教学改革研究与实践项目“基于工程思维的‘数字图像处理’课程内容重构”（2021GJJG486）