图像工程课程群本研贯通式一体化建设,本文是化建设类论文如何写跟通式和图像和一体化方面毕业论文模板范文.
化建设论文参考文献：
谢凤英,张浩鹏,姜志国,张 弘,赵丹培,孟 偲
（北京航空航天大学 宇航学院,北京 100191）
摘 要：分析图像工程类课程内容重复、侧重点不清、本研阶段分离的问题,阐述系统规划课程群的教学体系,包括优化整合教学内容、构建本研一体化的实验教学模式、建设综合的实验平台和环境、编写教材等,提出本科生与研究生阶段有效衔接的贯通式一体化培养模式.
关键词：图像工程；课程群；贯通式培养；教学改革
0 引 言
图像工程是一门系统地研究运用各种图像理论、技术和设备的综合学科[1],被越来越广泛地应用于航空航天、生物医学、军事等诸多领域[2].各个高校在计算机科学、电子信息以及控制科学等相关专业都相继开设了各种图像工程的相关课程,如“数字图像处理”“模式识别”“计算机视觉”等,图像工程在高等教育的人才培养中被越来越重视.然而,受传统教学模式的影响,图像工程专业课程之间相互独立,任课教师之间缺少沟通,不能系统地规划教学内容,导致课程之间教学内容衔接不紧密,同时也存在内容重复、侧重点不清等现象[3].
为了提高教学质量,山东科技大学[1]对图像工程专业相关课程进行改革,形成了图像处理、图像分析和图像理解3个层次的图像工程课程群.中国矿业大学[3]将“图像处理”“图像通信”“模式识别”“计算机图形学”等4门课程系统优化和整合.北方工业大学[4]将“图像处理技术”“计算机图形学”“增强现实技术”3门研究生课程整合,形成面向研究生培养的图像工程课程群.以上图像工程课程群的建设,优化了各门课程的教学内容,并且强调理论与实践并重的思想.然而,当前的图像工程课程群建设还处在起步阶段,现有的课程群建设把本科生培养和研究生培养阶段分离,忽略了贯通式培养的重要性.同时,这些课程群建设纵向深度不够,忽略了专业领域的前沿发展与实际应用,从而在学生的创新能力培养方面显出不足.
教育部发布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020 年）》中强调,要“创新人才培养模式,深化教育教学改革,创新教育教学方法,探索多种培养方式,形成各类人才辈出、拔尖创新人才不断涌现的局面”.贯通式人才培养模式[5]以其连贯性和长周期特征适应了高水平科研成果的产出规律及拔尖创新人才培养规律.我们采用贯通式培养思路,对图像工程课程群进行建设,将本科生和研究生的相关课程有机结合,整合教育资源,优化人才培养,形成本科生阶段与研究生阶段有效衔接的贯通式一体化培养模式.
1 建设措施
贯通式培养思路涉及的课程包括“数字图像处理（本科生）”“图像数据结构与算法”“图像探测跟踪与识别”“数字图像处理（研究生）”“图像分析与计算机视觉”“计算机视觉专题探讨”等6门课程,各门课程的讲授内容及课时分配见表1,其中前3门是本科生课程,后3门是研究生课程.
根据6门课程的逻辑关系,提出贯通式一体化的建设思路,如图1所示.该课程体系包括基础培养和高级培养两个阶段,分别对应本科生教学和研究生教学.在知识层次上,两个阶段从基础理论和基础应用,再到先进理论和应用创新,逐级递进,对应的6门课程前后衔接.该课程体系的设计把本科生专业培养和研究生专业培养结合在一起,构成了本研贯通式一体化的培养模式,体现了专业知识培养的系统性和连贯性.同时,本科生和研究生的课程也分别体现了从理论到应用的培养思路,两个阶段也各自成为完整的培养体系.
围绕这一课程体系,具体建设措施分为以下几个方面.
1.1 课程内容一体化建设
以图像处理为主线,突出每门课程的核心内容,加强课程间的衔接与联系,力求做到重点突出、前后贯穿.
（1）精简重复内容,扩展知识广度和深度.课程群中包含两门“数字图像处理”课程,分别面向本科生和研究生.本科阶段侧重基础理论,并兼顾一定的应用分析；研究生阶段侧重先进算法理论以及各种图像技术的综合应用.由于部分研究生在本科阶段没有修过图像处理课程,因此,研究生课程应对基础理论部分分配一定量的课时,并结合课后作业的形式,来弥补这部分研究生在基础理论方面的不足.同时,研究生阶段的基础理论部分应较本科阶段缩减课时,避免过多重复,将更多的学时用于理论深度的提升上.
课程群中,“图像数据结构与算法”“图像探测跟踪与识别”“图像分析与计算机视觉”均以图像处理理论为基础.以往的课程体系中课程之间各自独立,造成这3门课程在图像基础理论方面内容重复.本建设中精简图像基础理论的内容,将节省出来的课时用于扩展课程内容的广度和深度,提高课程体系的知识含量.
（2）调整开课顺序,课程之间合理衔接和过渡.“图像数据结构与算法”主要讲授面向对象的程序设计方法、常用的数据结构、图像的典型算法等3方面内容,通过图像编程提高学生的实践能力.该课程从教学日历第7周开始才会涉及图像算法,因此将该课程与“数字图像处理（本科生）”课程同时设置在大三下学期授课.两门课程互为基础,在教学效果上相互促进.
在课程群建设之初,3门研究生课程均是在研一下学期的1~16周开课.从知识层次上看,“图像分析与计算机视觉”应该以“数字图像处理（研究生）”为先修课程,而“计算机视觉专题探讨”也应该以“图像分析与计算机视觉”为基础.因此,将“数字图像处理（研究生）”调整至研一上学期授课,将“计算机视觉专题探讨”改为研一下学期的9~16周授课,并精简掉重复内容,使得课程之间在授课时间上前后顺延、在教学内容上合理衔接、在知识层次上逐渐深入.
（3） 引入新理论和新算法,保持教学内容的先进性.在图像工程领域,教材的更新速度远远跟不上领域前沿的发展速度,因此教学中要注意引入新理论和新方法,这对学生的创新能力培养尤为重要.本课程教学团队所在实验室多年来承担了大量的科研任务,每年都有许多高水平论文发表,在研究水平上处于本领域的学术前沿.课程组发挥实验室的科研优势,将科研成果引入课程教学,形成了车牌识别、细胞图像自动分析、遥感图像目标检测、建筑物三维重建等各种典型案例,用于课堂演示和随堂实验；同时,对领域内的新理论和新方法进行总结,对相关课程内容（主要是研究生课程）及时更新,以保证教学内容的先进性.
1.2 实践教学一体化建设
实践教学是理论联系实际,培养学生实践能力、创新能力和综合素质的重要环节.本课程群中,各门课程都会根据课程内容安排实验课时,并布置相应的课后作业.无论是上机实验的方式还是课后作业的形式,都属于实践教学的一部分,都是为了培养学生的实践创新能力.
在实践教学中,本课程群构建了分层次递进式的本研一体化实践教学体系,如图2所示.该框架体系将实验分为基础、综合、先进、提高4个层次,并将3级能力培养贯穿其中.基于该体系,针对“数字图像处理（本科生）”和“图像数据结构与算法”两门课程,以基础性实验为主,包括图像的基础理论算法、面向对象的图像编程以及图像中常用的数据结构等；针对“图像探测跟踪与识别”,设计探测识别基础理论实验以及相关的综合应用性实验,等等.以上实验,根据各门课程实验学时的多少和有无,采用上机和课后作业等多种方式进行规划.配合理论教学,形成综合的实践教学体系,促进从知识向技能的转化.
1.3 实验和演示综合平台建设
一方面,图像处理算法公式多、抽象复杂,课堂上如果单纯进行理论推导和分析,学生不易理解.在理论推导后增加算法效果演示和应用案例分析,可以帮助学生尽快掌握知识要点.另一方面,课程群的实验平台以软件为主.已有的开放代码比较分散,多为经典而简单的图像算法,不具有对实际工程案例进行综合应用分析的能力.
为了配合理论教学和实验教学,课程组开发建设了图像处理算法与应用综合平台,如图3所示.该平台集成了图像工程领域中的经典算法和综合的应用案例,同时代码开放,支持二次开发和创新.一方面,该平台可用作理论教学的课堂演示,提高学生对课堂内容的理解速度和质量；另一方面,该平台可用作课程的实践教学,在同一个平台上使不同阶段的学生完成不同层次的实验,实现学生实践能力的递进式培养.
1.4 教材体系建设
教材是教学思想与教学内容的重要载体,是提高教学质量的重要保证.本课程群涵盖了6门课程,市面上没有现成的教材体系与之对应.教学团队采用自编教材和讲义、结合已有教材的方式,形成本课程群的教材体系.
针对“数字图像处理（本科生）”“数据图像处理（研究生）”和 “图像数据结构与算法”3门涉及经典理论和先进理论的课程,课程组专门编写了配套教材[6-8].其中,本科生教材《数字图像处理与分析》[6]侧重知识的基础性,主要包括基础理论以及经典算法,并辅以实例分析；研究生教材《数字图像处理及应用》[7]侧重知识的先进性,主要包括基础理论、先进理论和算法,同时侧重工程应用分析；实践教材《Visual C++数字图像处理》[8]集成图像处理领域中的经典算法,采用面向对象的程序设计方法进行代码实现,并提供综合应用程序框架,支持二次开发,该书既用作“图像数据结构与算法”课程的参考教材,又为实践教学提供实验素材.三部教材结合了实验室多年的科研实际,针对不同的培养阶段和不同的应用场合,既相互贯通又各自独立,体现了理论体系的完整性、科研案例的丰富性和实验素材的完备性.
课程群中,“图像探测跟踪与识别”“图像分析与计算机视觉”“计算机视觉专题探讨”是面向应用创新的3门课程.对于“图像探测跟踪与识别”,结合实验室的科研积累,采用自编讲义进行授课.“图像分析与计算机视觉”课程选用创新性较高的《图像处理、分析与计算机视觉》（Milan Sonka著）[9]作为参考教材.“计算机视觉专题探讨”的开设目的是为了培养学生对前沿动态的知识检索能力以及自主创新能力,因此该课程不设专门的教材,而是根据领域内的前沿动态,每年更新研讨的主题和内容.
1.5 教学模式和教学方法建设
我们将课程群从教学内容、实践教学架构设计、实验和演示综合平台搭建以及教材编写等几方面都进行了系统规划和建设.这些措施并不是孤立进行的,需要有合适的教学思路将它们穿插起来,有效服务于实际教学.本课程群在提高教学质量方面的具体措施包括：
讲授与演示相结合：做到多媒体教学与板书相结合,理论讲授与现场演示相结合.在讲授理论的同时,利用课程组开发完成的综合演示系统平台（见图3）,直接演示算法的处理效果,提高学生对课堂知识的理解和掌握.
专业理论与工程应用相结合：学习图像处理的目的是为了科学研究和工程应用.本课程群总结了丰富的科研案例.在理论讲授时,适时穿插引用这些案例对算法进行应用分析,使学生能够将各种图像处理技术前后联系起来,对图像工程有一个更高层次的理解和提升.
理论教学与实践教学相结合：本课程群构建多层次递进式的本研一体化实践教学体系,设计了相应的实验内容.具体实施中,在理论教学的不同阶段,穿插相应的实验教学,并配备专门的实验老师进行指导.学生一边学习理论,一边动手操作,巩固学生对理论内容的掌握,提高学生的实践和创新能力.
1.6 教学梯队建设
建设一支具有现代教育思想和方法、适应现代化教学手段的高水平教学队伍,可以确保课程群建设的持续性和稳定性.课程组从3个方面进行教学梯队建设：① 重视新的教育理念.加强高等教育教学理念、教学规律、现代教育技术理论等方面的学习,以学生全面发展为核心,树立以学生为主体、教师为主导的新观念.② 加强教学经验交流.采用听课、监督、研讨等方式,探讨有效的教学方法和教学手段,提高教师的教学水平.③ 加强年轻教师的培养.注重教师队伍的理论深造和国际交流,对年轻教师进行传帮带,提高年轻教师的培养速度和质量.
目前,课程组有教师10人,其中教授3人、副教授4人、讲师3人,平均年龄38岁,已经形成了一支具有合理职称结构和年龄结构的高水平教学梯队.
2 应用情况
课程群建设的目的是为了提高教学质量,而建设的成功与否则体现在学生培养质量上.本课程群建设始于2006年,首先从本科生课程开始, 2008年延伸至研究生课程.经过多年的运行,形成目前本研一体化的培养模式,建设效果也陆续在本科生和研究生培养中显现.
本课程组所在实验室承担本科生和研究生图像工程课程群的教学任务,同时承担大量图像工程方面的科研任务,所指导的本科生毕业设计以及研究生毕业论文也都是以图像工程技术为背景.我们从实验室近几年的本科生毕业设计质量、本科生读研比例以及研究生发表SCI论文数量3个方面,定量地评估本课程群建设对学生专业培养质量的提升效果.
（1）本科生毕业设计质量逐年提高.本科生毕业设计水平反映了其本科阶段对本专业知识的掌握程度.我们调档2007—2016年本实验室指导过的本科生毕业设计论文,由多名指导教师进行横向和纵向的对比分析,评估每个毕业生在毕业设计中体现的综合能力和水平,包括任务理解能力、动手实践能力以及解决问题能力等,表2是整体打分情况.从表2中可以看出,在2007、2008年课程群建设之初,学生毕业设计的水平并没有明显提高.随着课程建设的完善,学生对图像工程专业知识的掌握程度逐年提高,到2013年以后,进入稳定状态.该数据表明,通过课程群建设,全面加强了本科生对图像工程专业知识的掌握程度以及综合运用知识解决问题的能力.
（2）本科生读研比例逐年提高.表3统计了2008年以来本专业本科生获得推免资格以及通过国家统考取得读研资格的学生人数和比例.从表中可以看出,由于受学校推免条例的控制,推免生的比例基本在20%左右浮动；而通过统考取得读研资格的学生比例,除2012和2014年两个班出现波动外,总体上是逐年增加的,已经从2008年的0%上升到目前的37.3%.学生总的读研比例（推免+统考）从2008年的16.7%上升到57.3%.以上数据说明,通过课程群建设,本科生的专业培养质量得到了大幅度提高,为相关专业输送了丰富的研究生生源.
（3）研究生创新能力逐年提高.实验室所培养的研究生分为两种情况：①本科阶段修过图像处理的学生,这部分学生大部分来自本专业,在贯通式一体化的培养模式下,具备了较好的理论基础和实践创新能力.②本科阶段没有修过图像处理的学生,这部分学生主要来自其他院系或学校；本课程群建设对3门研究生课程同样进行了优化整合,并兼顾了基础理论部分的讲授,保证了这部分学生知识结构的完整性和专业培养的系统性.
研究生期间发表SCI论文的情况反映了研究生创新能力培养的效果.表4统计了近9年实验室研究生发表SCI论文的情况.由于硕士生和博士生在第一个学年以理论学习为主,论文的发表以二年级的硕士生、二至四年级的博士生为主体,因此表4中的研究生人数是指实验室每年在校的研二以及博二至博四的研究生总人数.本课程群建设始于2006年,陆续在本科生和研究生培养中展开,其建设成效自2009年开始便在研究生培养中逐渐显现.从实验室的论文发表情况看,2009年以后,人均发表论文数量逐年上升,目前已达到人均1篇左右.因此,采用贯通式的思想对课程群进行本研一体化建设,促进了学生从本科阶段到研究生阶段专业培养的系统性和持续性,也提高了研究生阶段的教学质量和水平,提高了学生在研究生阶段的创新能力.
3 结 语
实践证明,通过本研贯通式一体化建设,图像工程课程群的教学质量以及任课教师的教学水平得到明显提高,学生的理论水平以及实践创新能力得到切实加强.目前,很多高校都在相关专业本科生和研究生培养中开设了图像工程类课程,而各个高校在图像工程课程群建设方面还处在起步阶段,同时也很少有课程组将本科生和研究生的专业培养进行贯穿统一,本研贯通式一体化培养模式对于众多具有类似情况的图像工程课程群建设具有很好的借鉴意义.
基金项目：北京航空航天大学研究生教育与发展研究专项基金.
第一作者简介：谢凤英,女,教授,研究方向为图像质量评价、目标检测识别、医学和遥感图像的分析及应用,xfy_73@buaa.edu.cn.
参考文献：
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[9] Sonka M. 图像处理、分析与机器视觉[M]. 兴军亮, 译. 北京: 清华大学出版社.
（编辑：郭田珍）
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