公安类本科院校图形图像处理课程教学探讨

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摘要：针对公安类本科院校在图形图像处理教学中存在的问题，探讨了语言平台的选择、实验教学的设计以及专业竞赛与教学结合这三个方面的内容，研究了在教学过程中与自身院校特色结合的方法，以期切实提升学生的动手实践能力。

关键词：图形图像处理;实践能力;院校特色

计算机图形学和数字图像处理是多领域交叉的综合性学科，经过多年的发展，已经在机器视觉、自动控制、虚拟现实等领域取得了长足的发展[1]。很多理工科院校都已开设了相关课程，由于课时以及学生基础水平等因素影响，在本科阶段图形处理和图像处理这两门学科大都是作为单独的一门课程，采用图形图像一体化教学的方式进行[2]。该门课程的教学目的在于让学生了解图形图像处理过程中的概念知识，掌握最基本的算法原理以及实现方法，为在相关领域更好地应用以及进一步地学习打下基础。

公安类本科院校在教学实践中有其自身的特殊性以及针对性。

本文以甘肃政法学院（以下简称“我院”）信息安全、计算机科学与技术等专业的图形图像处理课程教学改革为例，对公安类院校图形图像处理课程的教学进行探讨，以期提高教学实效、学生动手能力。

一、图形图像处理课程教学实践中的问题

1.学生基础差

图形图像处理课程是一门综合性学科，要求学生有扎实的计算机基础知识以及发散的创新思维。但在具体的教学中，一方面由于我院以公安、法学为学校特色，整体上的定位是文科学校;另一方面由于我院地处西北地区，经济较为落后，学生们在图形图像处理这门学科上的基础较差，主要体现为：对基本的编程手段、方法掌握较差，欠缺使用计算机手段解决问题的思维能力，视野较为局限，缺乏创新能力。这影响了教学的进度以及实际的教学效果。

2.教材选择范围小

计算机图形学和数字图像处理作为两门单独的课程，有大量的经典教材可供选用，整个课程体系也较为完善，但当将二者融合进行一体化教学时，相关教材的选择余地就非常少。目前公开的就只有唐波等编写，电子工业出版社出版的《计算机图形图像处理基础》可供使用[3]。教材选用的缺乏导致授课过程仅仅基于教师的讲义再辅以大量参考书目，学生手头没有一个权威、系统化的指导书籍，不能很好地在课后进行自主学习。

3.课时和课程内容不匹配

图形图像处理作为一门专业选修课，一共安排72个课时，其中理论讲授42课时，实践操作30课时。但是按照常见的课程体系，单是数字图像处理这一门课程，就有图像增强、图像分割、图像复原、图像压缩、图像变换处理等多个可以单独开课的研讨内容。想要在这样短的时间内完成图形和图像两个方面的教学内容，就只有选择最基础的内容泛泛而讲，或者采用传统的“理论+考试”模式[4]。这样就无法有效地提升学生的实践动手能力，导致学生对相关知识的认识停留在似懂非懂的阶段。

二、教学改革措施

1.语言平台选择

图形图像处理发展到现在，已经有很多成熟的产品和库提供给开发人员使用，通过对接口的简单调用，可以快速实现各种复杂、高级功能。使用已有库进行产品开发非常高效快捷，但如果将这些库直接纳入教学，则对学生基础能力的培养非常不利。例如在使用MATLAB从磁盘中读取位图图像只需要调用相关接口imread即可，但这样一来，学生就无法深入理解位图文件中文件头、信息头、调色板以及颜色值这样的组成结构以及相关原理。看似方便快捷地实现了功能，实则损害了基础。因此在教学实践过程中，应选择C/C++作为基本编程语言，从数据的位和字节开始读起，从开始处打好动手实践的基础。

2.实验教学设计

一个好的教学实验在增强学生对课堂讲授内容理解的同时，还能锻炼学生的动手实践能力，在进行实验设计时要考虑以下几点：一是从学生的基础出发，以学生的平均基础水平为出发点进行设计，并提出不同层次的考核要求;二是从课堂教学内容出发，选择最基础、最经典的知识点进行实验设计;三是从学校的专业特色出发，结合学校应用背景，以刑侦、安全方面的实际应用进行实验教学设计。

3.专业竞赛与教学结合

受到教学课时的限制，在有限的理论讲授以及实践操作课时中仅能完成一些基础理论方法的学习。要进一步深入学习就必须利用课外时间，而课外时间的利用需要一个好的引导方法，相关的学科专业竞赛正好充当这一激励和引导的角色。

目前有众多全国性质的计算机相关专业竞赛，奖励级别很高，其选题也大都涉及计算机图形图像处理内容。在进行教学的同时，可以积极组织引导学生参加竞赛。通过竞赛的形式调动学生学习的积极性和自主性，在锻炼其实践动手能力的同时也培养了学生的创新能力。同时还要注意，在指导过程中只对思路以及技术方案进行指导，而不对学生的具体实践进行干涉，以避免出现指导老师代替学生比赛的情况。

三、结合学校学科背景

1.识别技术

如何从犯罪现场获取犯罪嫌疑人残留特征是初期刑侦工作的一个重要方面，指纹作为一项重要特征已有很长的实践历史。从早期的人工比对，到现在的指纹图像自动识别，该项技术已经发展得非常成熟。可以将指纹识别系统的设计开发作为课程最后的综合设计题目，在实现时提倡组队开发，并与侦查专业的同学配合完成。

另一项较为成熟的生物识别技术是人脸识别，目前已经普遍应用于商业。但该项技术实现起来较为复杂，不宜直接引入教学实践，可以进行基本原理以及流程的讲授，并作为进阶的高级要求。目前类似的识别技术还有基于掌纹、静脉纹、瞳孔、个人运动特征的等，都可以作为扩展性内容进行介绍。

2.安全技术

在信息时代，信息安全，特别是图像数据的安全越来越受到社会的普遍重视[5]。在司法裁判中很多证据都以数字图像的形式出现，但数字图像易于编辑篡改，图像的篡改监测是进行下一步工作的基础。

图像篡改监测通常分为主动和被动两种监测手段。最常见的主动监测技术是添加数字水印。可以在讲授时演示添加与未添加数字水印的同一幅图像，并让学生对两幅图像进行直观分辨。被动监测技术则是基于原始图像自身的相关性对篡改进行监测，可以以近期著名的新闻造假、学术造假事件进行演示讲授。

公安类本科院校图形图像处理课程的开设有自身特点，也有一定的局限。在教学实践中，必须基于现有的条件，结合学校专业背景特色，通过对课程、学生现状的研究，合理地使用相应教学手段和方法，达到切实提升学生实践动手能力的目的。

参考文献：

[1]周海芳. “数字图像处理”课程研讨式教学[J]. 计算机教育，2010（24）：93―97.

[2][3]谭光华，李仁发.本科图形图像课程一体化教学模式[J]. 计算机教育，2014（08）：41―43.

[4]沈晓晶，王艳，赵慧娟.应用型院校数字图像处理本科教学探索[J].计算机教育，2012（01）：86―88.

[5]黄晓生.数字图像安全技术研究进展[J]. 华东交通大学学报，2006（01）：82―86.

基金项目：甘肃政法学院青年科研资助项目[项目编号：GZF2014XQNLW20]。

作者简介：李振江（1985―），男，甘肃卓尼人，甘肃政法学院信息工程学院助教，主要从事信息安全、模式识别的研究。