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摘 要 ：本文首先介绍了数字图像处理的学科特点和知识内涵,强调了该学科的研究重点；随后针对性地指出了在进行研究生阶段《数字图像处理》课程授课时,必须以科学研究为导向和灵魂；最后列举了以科研为中心进行相关学科教学的具体措施.
关 键 词 ：图像处理 教学改革 研究生教学
中图分类号：G642.4 文献标识码：C DOI：10.3969/j.issn.1672-8181.2014.05.098
《数字图像处理》课程是计算机应用技术专业研究生的重要基础课程,对于研究生综合能力的培养及学术思维的训练具有关键性意义.作为一个经典研究方向,数字图像处理已经有较为悠久的研究历史[1,2],因此作为一门研究生课程,《数字图像处理》有众多关键性重要内容可以教授,是培养研究生科研能力的重要基石.
作为一个重要的科研方向乃至领域,数字图像处理已经与模式识别、计算机视觉以及机器学习等学科建立起密不可分的联系,因此该门课程可以极大地拓宽学生的学术视野,为学生将来的学习和科研铺设道路.同时,数字图像处理方向相关的人脸识别[3]、图像拼接[4, 5]、轮廓提取[6]等课题,已成为计算机学科中最为热门的科研课题之一,充分反映了该研究方向的关键性地位.
在本科阶段相应课程的基础上,除讲授相关基础知识之外,研究生阶段的《数字图像处理》课程应更加注重学生专业能力的培养和科研能力的积淀,以指导科研作为该门学科的灵魂.本文对如何在研究生阶段的《数字图像处理》课程中增加对科研内容的强调进行了初步研究和探索,并将相关具体实施措施总结如下.
1.对顶级期刊和会议进行介绍
在研究生的各项科研综合能力中,具备一定科学文献阅读能力是不可或缺的一环,而进行文献阅读的前提是必须首先学会辨别文献的质量.在各种文献肆意泛滥的今天,缺乏这项能力,学生将很容易陷入垃圾文献的陷阱,从而影响其对科学研究的理解,甚至彻底歪曲学生的科研精神.因此我们认为,在研究生阶段的《数字图像处理》课程中,必须对IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence、IEEE Transactions on Image Processing、International Conference on Computer Vision等相关的顶级科研期刊和会议进行适当介绍和说明,使学生明白真正的科研巅峰在何处.
2.介绍经典算法
数字图像处理学科中,拥有众多以Adaboost[7]为代表的经典算法,它们是构成整个学科的关键性支柱,也是学科发展中每个阶段的里程碑.仅仅注重表面基础知识,而忽略经典算法的讲解,是舍本逐末的短视行为.
3.强调与相关学科的关联
数字图像处理学科发展到今天,已经与模式识别、计算机视觉、机器学习、概率统计等学科建立起了密不可分的内在联系.在解决某一个具体任务时,已经不再是单一学科知识可以应对的,而往往需要多学科知识的综合发挥.因此,为切合实际应用,在讲解《数字图像处理》课程时,必须同时对相关学科进行介绍.使得学生明白在何时、可以从何种学科,获得相应帮助.
4.相关专业工具的介绍
工欲善其事必先利器,数字图像处理是计算机学科中的上层次内容,必须依托在相关专业工具基础上才能开展研究.如若缺乏对相关工具的了解,往往会事倍功半.以读取图像为例,依托相关工具可能只需要编写一行代码,而如果自行编写代码,可能需要数百行之多.因此,我们认为,必须在《数字图像处理》课程中,对Matlab、Opencv等专业工具进行专门介绍.从而节省学生在进行相关研究时,在摸索基础工具方面所花费的时间.
5.突出最新技术进展
发展迅速是信息学科的突出特点,作为研究热点的数字图像处理学科的更新更是日新月异.为相关科学研究服务,必须时时关注最新的科研热点,使学生随时了解最新的科研动向,为他们在将来进行科研方向选择时,提供更多的指引和选择.