图像分割技术在数字图像处理课程中的教学应用研究

袁静 韩莹 王爱敏 孙嘉廷 王亚丽

摘要：在现代工程教育理念下，虽然数字图像处理课程已经被广泛开设，但是关于图像分割技术的教学资源和案例仍然相对匮乏。很多教材和教学资料并没有涵盖图像分割技术或者只是简单地提及，缺乏具体的实践案例和项目指导，这给学生的学习和实践带来了一定的困难。为此，需要进一步完善和丰富数字图像处理教育资源，特别是针对图像分割技术的教学资源。需要充分运用线上网络教学平台，运用开源软件和编程语言来实现图像分割算法，结合实践基础来合理设定考核内容。实践表明，图像分割技术在数字图像处理课程中具有广泛的教学应用潜力。通过引入图像分割技术，能够更好地发掘学生的个人能力。

关键词：图像分割技术；数字图像处理课程；教学应用

中图分类号：G42 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）05-0028-03

图像分割是数字图像处理领域的核心技术之一，广泛应用于医学图像分析、计算机视觉、视频处理等领域。随着计算机视觉和人工智能的快速发展，图像分割在各个领域的应用越来越重要。在数字图像处理课程中，在教学中应用图像分割技术具有重要意义[1]。一方面，图像分割是学习数字图像处理基础知识的重要部分，通过教授和学习图像分割算法，可以帮助学生理解图像处理的基本概念和原理。另一方面，图像分割是一种实际应用的技术，在教学中应用图像分割技术可以帮助学生将所学的理论知识应用到实际问题中，提高学生的实践能力和解决问题的能力。

1 学生在学习和实践图像分割技术时面临的困难

第一，理论知识理解难度大。图像分割技术涉及计算机视觉、数字图像处理等多个领域的知识。学生需要具备一定的数学基础和编程能力，以深入理解和掌握图像分割的原理和方法[2]。由于相关理论较为复杂，学生往往在面对图像分割技术的理论推导和算法原理時感到困惑，难以将理论知识与实际应用相结合。第二，缺乏实践经验和项目指导。学生在学习过程中，往往缺乏真实的图像分割项目实践经验。课堂教学和教材通常注重理论知识的传授，而缺乏实际案例和项目指导。这导致学生无法将所学的理论知识应用于实际场景中，无法真正掌握图像分割技术的实践应用。第三，对技术工具与平台不熟悉。图像分割技术的实践通常需要借助各种编程语言和开源软件工具。学生可能对这些技术工具和平台不够熟悉，需要花费额外的时间学习和掌握。同时，对于如何选择和使用合适的工具来实现图像分割算法，学生也往往感到迷茫，从而增加了学习和实践的难度。

2 图像分割技术在数字图像处理课程中的教学优化途径

2.1 结合开源软件和编程语言进行实践教学

在课程的初期，教师应首先对广泛应用的开源软件库，例如OpenCV和PIL，进行详细的介绍和讲解，包括其安装、基本使用、核心功能等，并介绍这些工具在图像分割中的常用方法和算法实现。在学生对开源软件有了一定的了解后，教师可以设计一系列的编程实践环节[3]。这些实践可以包括基本的图像处理操作、特定的图像分割算法实现等步骤，借助OpenCV实现阈值分割、k-means聚类分割等。结合真实的图像分割案例进行讲解和示范，然后让学生能够自主动手实践。课程教学内容如表1所示。

为了加深学生的理解和应用能力，教师可以布置与图像分割相关的编程作业，或者让学生分组完成一个小型的图像分割项目。要求学生使用特定的开源软件和编程语言来完成特定的任务，并时刻关注学生动向，及时为其解答遇到的问题。帮助学生克服对技术工具与平台不熟悉的问题，教学中可以充分利用开源软件接触丰富的图像分割工具和库，加速算法的开发和实现过程。同时，通过使用编程语言如Python或C++，让学生自主参与线上图像分割的代码编写并进行定制和优化，教师则需引导学生通过编程实践来深入理解和应用图像分割技术，让学生在实践中掌握如何使用这些工具来解决实际问题。

2.2 引入实际案例和项目指导

为了解决学生缺乏实践经验和项目指导的问题，教学中可以引入真实的图像分割案例和项目，让学生参与实践并应用所学知识。教师可以从实际应用场景中选取具有代表性的案例，指导学生了解从数据预处理、特征提取到图像分割算法的实现和评估全过程。案例涵盖医学图像分割、交通场景分割、自然图像分割等各个领域，确保学生能够全面了解图像分割技术的实际应用。各领域教学实例引入的课程教学内容如表2所示。

在指导学生的过程中，教师将引导学生从数据预处理开始，学习如何对图像进行预处理，使得图像数据更适合后续的分割算法。接着，学生将学习特征提取的方法，了解如何从图像中提取有意义的特征，为分割算法提供有效的输入。在学生对数据预处理和特征提取有了一定的了解后，教师可以进一步指导学生实现图像分割算法，并对算法进行评估。学生将学习到如何选择合适的分割算法，并根据具体应用场景对算法进行调整和优化。例如手写数字识别，引导学生通过数据预处理、特征提取和图像分割算法的实现，完成手写数字识别的任务[4]。将大量的手写数字图像进行标准化处理，将图像大小调整为统一尺寸，减少后续计算的复杂程度。随后采用Sobel 算子、Canny边缘检测调整图像边缘、笔画宽度、笔画方向等，提取特征作为后续分割算法的输入。将手写数字从背景中分割出来，计算灰度直方图来确定最佳阈值，从而实现图像的二值化分割。通过实践，学生将深入了解图像分割算法的实现细节，并学会如何评估算法的性能，提高学生程序设计能力。

2.3 合理设定考核内容，结合实际应用事件进行评估

在图像分割的教学中，实践是非常重要的一环。教师应该设定与实际应用紧密相连的实践任务，并对学生的实践成果进行评估。教师可以要求学生提交一个完整的图像分割项目，包括数据预处理、特征提取、算法实现等步骤，教师根据项目的完整性、准确性和创新性进行评估。学生需要提交详细的实践报告，描述学生所使用的图像分割方法、实验过程和结果。教师应该设定报告的格式和内容要求，根据学生的报告清晰度、逻辑性和深度来评分，并参考学生在课堂上的参与度、回答问题的准确性、小组讨论的贡献等方面进行评估。学生课程表现评估表如表3所示。

如表3所示，图像分割的实践成果是评估的重点，因此“实践成果”部分总分最高，占60分。其中，完整性、准确性和创新性是评价图像分割项目的重要指标，分别设定了30分、20分和10分，以确保学生对整个流程有完整的理解和实践。报告是学生对实践成果的总结和反思，所以“报告质量”部分设定为40分。清晰度、逻辑性和深度是评估报告质量的关键，分别为10分、15分和15分。设定的目的是希望学生不仅能够描述实验过程，还能对其进行深入的分析和讨论。课堂表现是评估学生学习态度和对课程内容掌握情况的一个方面，设定为15分，是对学生参与课堂讨论的鼓励。其中，参与度、回答问题的准确率和对小组讨论的贡献度是评估学生在课堂上表现的关键，分别设定为5分，以鼓励学生积极参与课堂互动。例如，在交通道路自动驾驶的道路图像分割上，可行驶区域的提取是图像分割的重要步骤，学生针对道路图像进行精细的分割，能夠将道路、障碍物、车辆等不同区域分离出来，从而准确地识别出可行驶区域，得到高精度的分割结果[5]。教师再从此次实践课程中观察学生得出的分割结果，并给出评分及改正建议。如此一来，学生不仅能够通过实践锻炼自己的技能，还能够培养撰写技术报告和在公共场合的表达能力。同时，教师也可以更为全面地了解学生的学习状况，从而更好地指导学生的学习。

3 结论

综上所述，图像分割技术在数字图像处理课程中具有优越的发展前景，依托线上网络教学平台、开源软件和编程语言来实现图像分割算法，并结合实践基础设定考核内容，能够更好地培养学生的个人能力，提升学生在图像处理领域的技能水平，进一步推动图像分割技术在工程教育中的应用和发展，培养具备高水平图像处理能力的专业人才，促进社会的科技进步和发展。随着对图像分割技术需求的增加，教学资源将更加丰富多样化，教材和在线课程将深入探讨图像分割算法的基本原理、应用场景和最新研究进展，同时将提供更多的案例分析和实践项目，以便学生可以将理论知识转化为实际运用，推动工程教育的发展，促进社会的科技进步和繁荣。

参考文献：

[1] 张湃，王丽侠.小波技术在“ 数字图像处理” 课程中的教学应用[J].电子制作，2022，30（2）：48-50，41.

[2] 周骛，徐日辛，董祥瑞.数字图像处理与流场测量课程教学案例设计[J].佳木斯职业学院学报，2021，37（2）：57-58.

[3] 李基臣，亓玉龙，胡海瑞，等.数字图像处理技术在医学影像中的研究与应用[J].电子技术与软件工程，2022（9）：194-197.

[4] 许超，王仕山.基于深度学习的手写体数字图像识别[J].移动信息，2023，45（7）：213-216.

[5] 邵哲钦，黄影平，郭志阳.基于点云与图像融合的可行驶区域检测[J].智能计算机与应用，2022，12（8）：65-69.

【通联编辑：张薇】