项目教学法在《现代图像处理...以“荧光微球图像计数”为例_黄鸿.pdf
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1、信息化与计算机教育本栏目责任编辑:王力Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术第18卷第35期(2022年12月)第18卷第35期(2022年12月)项目教学法在 现代图像处理 课程中的应用以“荧光微球图像计数”为例黄鸿,杨利平(重庆大学 光电工程学院,重庆 400044)摘要:针对 现代图像处理 课程理论性强、实践能力要求高特点,传统教学模式已难以适应新工科人才培养的需求,深入分析 现代图像处理 课程的特点,提出了实施贯穿 现代图像处理 课程知识点的创新实践项目,将复杂抽象的图像处理基础理论与形象直观的工程项目“荧光微球图像计数”结合起来进行学习,由学
2、生分组协作,用问题驱动法引导学生灵活运用图像处理知识,激发学习兴趣,理解图像处理算法,培养学生创新思维和解决实践问题的能力。关键词:现代图像处理;项目教学法;荧光微球计数;教学改革中图分类号:G642文献标识码:A文章编号:1009-3044(2022)35-0115-04开放科学(资源服务)标识码(OSID):图像是人类获取、表达和传递信息的重要手段。数字图像处理技术已被广泛应用于遥感测绘、生物医学、交通运输、智能制造和国防军事等领域。许多高校均在本科、研究生阶段开设了图像处理类课程,重庆大学仪器科学与技术、光学工程、电子信息等研究生专业都开设了 现代图像处理 课程。研究生 现代图像处理 课
3、程具有理论概念理解难、知识点零散、实践性强和技术发展迅速的特点。传统的理论教学方式使学生难以理解概念和掌握图像处理算法,不能建立起一个完整的认识和实践体系,培养学以致用能力不足。尤其是在“新工科”教育背景下,亟须融理论教学、实验教学和科学研究为一体,培养基础理论扎实、实践能力强、创新思维高等复合型工程技术人才1-2。为解决上述问题,论文立足提升学生的理论基础、实践能力和创新能力,以适应新工科建设的人才培养目标,在 现代图像处理 课程教学内容引入典型图像处理项目,使学生不仅能了解图像处理基本原理,而且能从项目实践中找到基本理论的落脚点,构建知识体系,增强分析解决问题能力。1现代图像处理 课程现状
4、分析随着人工智能技术的快速发展,图像处理以及机器视觉技术也受到了广泛关注3。然而,该课程在教学过程中上存在以下问题4-5:(1)期望高、落差大现代图像处理 课程与人工智能、机器视觉技术紧密关联,被各行各业认同,学生对该门课程抱有较高期待。但是,该课程对数学基础要求高、公式繁多且复杂、知识点零散,导致较多学生学习兴趣下降,影响教学效果。(2)重理论、轻实践在该课程教学模式中,许多教学设计仍然以理论讲授为主,缺乏具体实践项目将图像处理算法中的概念和公式进行关联。实验以经典方法的验证性实验为主,内容相对独立,没有做到“贯通式”案例教学,缺乏综合性和创新性,导致学生对所学知识难以做到融会贯通,难以运用
5、理论知识解决项目中的实际问题。(3)重考核、忽协作考核是检验教学成果的有效手段。但是,传统的现代图像处理 课程考核较多采取期末考试、上课考核和作业进行综合评价的方法。此类方式主要考核理论知识掌握程度,缺乏对实践能力考查,且忽视了学生团队协作能力的培养。2 项目教学法及 现代图像处理 课程内容优化2.1 项目教学法项目教学法是指师生通过完成一个完整“项目”的形式进行教学6。项目教学法主张学生以自主学习和动手实践为主,教师以讲授知识和实践指导为辅,以实践项目为框架,理论知识贯穿始终。通过应用项目教学法,实现理论知识与实践操作相结合的课堂教收稿日期:2022-05-05基金项目:重庆大学全英文授课研
6、究生精品课程;重庆大学研究生重点建设课程(201704059)作者简介:黄鸿(1980),男,湖南新宁人,教授,博士生导师,主要从事流形学习、模式识别、遥感影像智能化处理等方面的研究;杨利平(1981),男,工学博士,院副教授,硕士生导师,主要从事声音信号处理以及图像分类等方面的研究。E-mail:http:/Tel:+86-551-65690963 65690964ISSN 1009-3044Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术Vol.18,No.35,December2022115DOI:10.14004/ki.ckt.2022.2137本栏目责
7、任编辑:王力信息化与计算机教育Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术第18卷第35期(2022年12月)第18卷第35期(2022年12月)学,通过分组让学生参与项目实践中,将理论知识转化为直观的实际结果,加深学生对图像处理知识点的理解,提高学生应用课程理论知识来解决实际问题的综合能力7。2.2现代图像处理 课程内容优化根据 现代图像处理 课程教学大纲要求和项目教学法,论文对课程教学内容进行了优化设计,将 现代图像处理 课程的内容与荧光微球图像计数项目的过程结合起来,具体如图1所示。图1现代图像处理 课程与“荧光微球图像计数”项目关系图从图1中可得知,
8、该课程的主要内容都贯穿于荧光微球图像计数项目中,由实际科研项目的需求牵引出相关图像处理知识和算法模型,激发学生的学习兴趣。如此一来,让学生在实际问题的求解中更好地理解图像处理理论知识的实际运用,避免灌输式教学,提高学生解决实际工程问题的能力。3现代图像处理 课程创新项目实践本论文以“基于图像处理的荧光微球计数软件系统设计”创新项目为例,在讲述项目的实施过程、内容及处理结果的过程中,贯穿式地引导学生学习和实践现代图像处理 的课程内容。3.1 图像预处理本课程项目所采用图像是通过高倍物镜采集分辨率达到6576*4384的二维BMP图片。在实际应用环境中采集的图像会受到噪声、光照等原因的影响,因此图
9、像的预处理是荧光微球计数的一个至关重要的环节。将采集到的荧光微球颗粒图片进行灰度变换、图像锐化、二值化、距离变换、腐蚀、膨胀、形态学开、闭运算等预处理,以便后期对荧光微球进行计数。3.1.1 灰度变换灰度变换是指彩色图像到灰度图像的转化过程,由于在灰度化的过程中,一些属性信息的丢失在所难免。因此,灰度化的主要目的是尽量使灰度化后的图像信息和原始彩色信息一致,即设计合理的算法保留较多原始图像信息。3.1.2 图像锐化实际条件下,收集到的荧光微球显微图像会受到传输和处理过程中许多因素的影响。这些因素会降低图像的质量。为了强化这些信息。项目利用拉普拉斯算子来锐化图像。对于二维图像,拉普拉斯算子的具体
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