導(dǎo)語(yǔ)：數(shù)字圖像處理課程教學(xué)改革研究一文來(lái)源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢(xún)客服老師，歡迎參考。

摘要:隨著人工智能技術(shù)的大力發(fā)展，數(shù)字圖像處理技術(shù)呈現(xiàn)出方法更新速度快、應(yīng)用場(chǎng)景多、領(lǐng)域交叉融合等特點(diǎn)，傳統(tǒng)的數(shù)字圖像處理技術(shù)課程教學(xué)難以滿足學(xué)科發(fā)展的新趨勢(shì)。本文主要從課程內(nèi)容優(yōu)化、教學(xué)方法改革、實(shí)驗(yàn)教學(xué)設(shè)置等三個(gè)方面探討人工智能視域下數(shù)字圖像處理課程的教學(xué)改革，旨在突破傳統(tǒng)教學(xué)內(nèi)容與方法的局限，滿足培養(yǎng)創(chuàng)新實(shí)踐人才的需要。

關(guān)鍵詞:人工智能；數(shù)字圖像處理；創(chuàng)新能力；任務(wù)驅(qū)動(dòng)

1引言

目前，人工智能發(fā)展飛速，并深刻地改變著人類(lèi)的社會(huì)生活。人工智能技術(shù)的開(kāi)發(fā)和利用，已為人類(lèi)創(chuàng)造出巨大的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益，幾乎滲透到包括移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、智能終端、工業(yè)制造、醫(yī)療輔助診斷、自動(dòng)化控制、智能機(jī)器人等在內(nèi)的各個(gè)領(lǐng)域，正有力地促進(jìn)著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展。在教育部倡導(dǎo)大力發(fā)展新工科、新醫(yī)科的背景下，人工智能與各個(gè)學(xué)科的融合起著重要的作用[1]。因此，在人工智能新視域下，如何在課程教學(xué)改革中突破傳統(tǒng)教學(xué)內(nèi)容與方法的局限，優(yōu)化課程內(nèi)容與創(chuàng)新實(shí)踐人才教學(xué)模式，滿足人工智能創(chuàng)新性、跨學(xué)科、復(fù)合型人才培養(yǎng)的需求，是目前課程教學(xué)改革過(guò)程中面臨的關(guān)鍵問(wèn)題?！稊?shù)字圖像處理》是通信工程、計(jì)算機(jī)、醫(yī)學(xué)影像技術(shù)等多個(gè)專(zhuān)業(yè)的專(zhuān)業(yè)選修課。數(shù)字圖像處理是信息科學(xué)領(lǐng)域的一項(xiàng)高新技術(shù)，是對(duì)圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、壓縮等處理的基本方法、技術(shù)和手段，以及對(duì)圖像信息的表示、內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律進(jìn)行研究的技術(shù)。隨著科技進(jìn)步與人工智能技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像技術(shù)被逐漸應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、航天航空、軍事等諸多領(lǐng)域，呈現(xiàn)出與多個(gè)學(xué)科交叉融合的特點(diǎn)，并成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域的核心基礎(chǔ)。由此可見(jiàn)，數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展與人工智能密不可分。因此，在《數(shù)字圖像處理》課程教學(xué)過(guò)程中，應(yīng)該高度結(jié)合人工智能學(xué)科背景，融入前沿理論技術(shù)，與計(jì)算機(jī)視覺(jué)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景相結(jié)合，培養(yǎng)創(chuàng)新實(shí)踐人才。然而，目前《數(shù)字圖像處理》課堂教學(xué)中大多采用傳統(tǒng)教學(xué)模式，較難滿足培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新實(shí)踐能力的需求，體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：（1）教材內(nèi)容大多比較陳舊。一些基礎(chǔ)的算法在實(shí)際應(yīng)用中早已過(guò)時(shí)，未能體現(xiàn)最新技術(shù)發(fā)展的動(dòng)態(tài)，也缺少人工智能領(lǐng)域的前沿應(yīng)用場(chǎng)景講解。（2）理論教學(xué)知識(shí)點(diǎn)過(guò)于分散化。在傳統(tǒng)的教學(xué)中，教師通常對(duì)單個(gè)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行逐一講解，從數(shù)學(xué)背景到公式推導(dǎo)，理論性較強(qiáng)。這讓學(xué)生理解困難，且使他們失去了對(duì)知識(shí)模塊之間聯(lián)系性的掌握，尤其在面對(duì)實(shí)際復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)束手無(wú)策。（3）實(shí)驗(yàn)教學(xué)薄弱，實(shí)驗(yàn)工具單一化。目前《數(shù)字圖像處理》實(shí)驗(yàn)教學(xué)多以驗(yàn)證性或演示性實(shí)驗(yàn)為主，難以培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新思維與解決實(shí)際問(wèn)題的能力。實(shí)驗(yàn)工具大多采用MATLAB編程。MATLAB雖然編程環(huán)境簡(jiǎn)單、圖像處理功能完善，但它在人工智能算法研發(fā)上與Python編程相比尚有許多不足之處。（4）課程教學(xué)未體現(xiàn)學(xué)科交叉融合的特點(diǎn)。數(shù)字圖像處理技術(shù)課程涉及學(xué)科高度交叉融合，在課堂教學(xué)中應(yīng)充分融合醫(yī)學(xué)影像、地理遙感等領(lǐng)域知識(shí)，培養(yǎng)學(xué)生交叉學(xué)科知識(shí)的融合應(yīng)用能力。鑒于此，本文主要從課程教學(xué)內(nèi)容優(yōu)化、教學(xué)方法改革、實(shí)驗(yàn)教學(xué)實(shí)施等方面探討結(jié)合人工智能學(xué)科背景的《數(shù)字圖像處理》課程的教學(xué)改革，并提升學(xué)生的創(chuàng)新與實(shí)踐能力，優(yōu)化課程內(nèi)容，強(qiáng)化以人工智能應(yīng)用場(chǎng)景為指導(dǎo)的實(shí)踐教學(xué)，多向融合交叉學(xué)科，以期解決現(xiàn)有教學(xué)過(guò)程中存在的不足。

2研究現(xiàn)狀分析

2.1數(shù)字圖像處理關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀。數(shù)字圖像處理技術(shù)主要包括圖像數(shù)字化、圖像增強(qiáng)與復(fù)原、圖像壓縮與分割、圖像特征提取以及圖像識(shí)別等一系列圖像處理高級(jí)應(yīng)用。隨著人工智能的發(fā)展，許多數(shù)字圖像基礎(chǔ)理論已更新，并呈現(xiàn)出新的發(fā)展勢(shì)態(tài)。在人工智能背景下，總結(jié)數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，大致可分為三個(gè)方面：一是新方法與新理論層出不窮，迭代更新的速度很快。例如，大量的視覺(jué)特征描述算子被提出、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)方法日益流行。二是應(yīng)用場(chǎng)景向多元化和智能化發(fā)展。數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景不僅深入到智能手機(jī)、隨身設(shè)備等日常生活領(lǐng)域，而且與醫(yī)學(xué)、遙感、軍事等領(lǐng)域的應(yīng)用結(jié)合也日益廣泛。圖像處理技術(shù)與智能化的融合是發(fā)展的新趨勢(shì)。三是硬件設(shè)備下移以及機(jī)器人視角。自動(dòng)駕駛汽車(chē)、智能機(jī)器人等軟硬件結(jié)合的人工智能對(duì)數(shù)字圖像處理技術(shù)提出了更高的要求，需要同時(shí)兼顧算法在嵌入式設(shè)備下移的效率。通過(guò)上述現(xiàn)狀分析可知，數(shù)字圖像處理技術(shù)已得到飛速發(fā)展，而《數(shù)字圖像處理》課程還停留在傳統(tǒng)模式，難以體現(xiàn)理論技術(shù)的應(yīng)用性與先進(jìn)性，也無(wú)法滿足行業(yè)對(duì)人工智能人才的需要。2.2數(shù)字圖像處理課程教學(xué)改革研究現(xiàn)狀。部分國(guó)內(nèi)外學(xué)者已對(duì)《數(shù)字圖像處理》課程教學(xué)改革進(jìn)行了頗有成效的探索。S.Kiraly研究了一種融合了教學(xué)項(xiàng)目、評(píng)估系統(tǒng)和教學(xué)案例的信息化教學(xué)工具，以提高數(shù)字圖像處理課程的教學(xué)效率[2]。王忠芝等探討了動(dòng)態(tài)教學(xué)演示法、啟發(fā)式教學(xué)方法等多種教學(xué)方法，以增強(qiáng)理論教學(xué)效果[3]。杜號(hào)軍結(jié)合了LabView虛擬平臺(tái)的情景教學(xué)模式和MATLAB的語(yǔ)言編程優(yōu)勢(shì)，提出了數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)教學(xué)的新方法[4]。王云峰進(jìn)行了基于PBL(Problem-BasedLearning)教學(xué)模式的數(shù)字圖像處理實(shí)踐教學(xué)改革方案的探索，并設(shè)計(jì)了相關(guān)教學(xué)方案[5]。孫曾國(guó)等基于Blackboard網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)探討了項(xiàng)目小組教學(xué)模式在數(shù)字圖像處理課程中的應(yīng)用，從項(xiàng)目分組、教學(xué)過(guò)程、考核評(píng)價(jià)等方面提出了教學(xué)改革方案[6]。目前教學(xué)改革方法大多是從教學(xué)方法和教學(xué)工具上進(jìn)行改革，對(duì)教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行優(yōu)化的探索較少，相對(duì)缺少融合人工智能新概念的課程內(nèi)容優(yōu)化，亦未能體現(xiàn)學(xué)科交叉融合的特點(diǎn)。

3教學(xué)改革探討

3.1課程教學(xué)內(nèi)容優(yōu)化。《數(shù)字圖像處理》課程教學(xué)普遍存在理論性偏重、許多教學(xué)內(nèi)容陳舊、不少算法已過(guò)時(shí)的問(wèn)題，無(wú)法與時(shí)俱進(jìn)，也沒(méi)有涉及人工智能和圖像處理領(lǐng)域的最新研究成果。在面臨真實(shí)的人工智能及圖像處理應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)，學(xué)生難以將在課程中學(xué)到的知識(shí)應(yīng)用到實(shí)踐中。這在很大程度上限制了學(xué)生理論聯(lián)系實(shí)際的能力以及創(chuàng)新思維的發(fā)展。下面從基礎(chǔ)理論更新與優(yōu)化、前沿研究成果擴(kuò)充兩方面探討《數(shù)字圖像處理》課程理論教學(xué)內(nèi)容的優(yōu)化。首先，在基礎(chǔ)理論方面，刪減部分陳舊的、在實(shí)際應(yīng)用中效率低下的圖像處理方法，引入時(shí)下流行的、高效的方法作為更新，完善教學(xué)內(nèi)容，使其符合人工智能發(fā)展的特點(diǎn)。如表1所示，以圖像特征表示章節(jié)為例，擬對(duì)顏色、形狀、紋理、區(qū)域描述方法等知識(shí)模塊進(jìn)行教學(xué)內(nèi)容優(yōu)化，引入時(shí)下高效的、流行的算法替換部分陳舊的算法，使教學(xué)內(nèi)容符合人工智能技術(shù)應(yīng)用發(fā)展的需要。例如，現(xiàn)有教學(xué)內(nèi)容中多數(shù)將灰度差分統(tǒng)計(jì)等作為紋理特征的主要知識(shí)點(diǎn)，但該方法因其性能低下而難以滿足實(shí)際需求，早已不被現(xiàn)實(shí)應(yīng)用所采納。而目前人工智能領(lǐng)域廣泛使用的局部二值模式(Localbinarypattern,LBP)系列紋理描述方法[7]，因其計(jì)算簡(jiǎn)單、魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn)被成功應(yīng)用人臉識(shí)別、醫(yī)學(xué)圖像分析諸多場(chǎng)景中。因此，選擇局部二值模式及其改進(jìn)方法作為優(yōu)化后的紋理描述方法，既從理論方面介紹紋理特征經(jīng)典描述方法、存在的缺陷以及改進(jìn)動(dòng)機(jī)，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新思維；又在應(yīng)用層面可直接應(yīng)用于圖像識(shí)別等人工智能應(yīng)用場(chǎng)景，培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐能力，同時(shí)為學(xué)生參加各項(xiàng)學(xué)科競(jìng)賽、從事科學(xué)研究工作奠定基礎(chǔ)。表1還展示了其他優(yōu)化后的部分知識(shí)模塊。這些知識(shí)模塊都是目前實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中廣泛流行的基礎(chǔ)理論，難度適中，完全適用于本科階段教學(xué)。其次，引入圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域最新的研究成果，形成以圖像預(yù)處理、圖像增強(qiáng)、圖像分割、圖像特征提取、經(jīng)典高層應(yīng)用等為基礎(chǔ)授課內(nèi)容，以新算法、新思想、新應(yīng)用為創(chuàng)新授課內(nèi)容。其中經(jīng)典高層應(yīng)用包括圖像檢索與分類(lèi)；新算法包括視覺(jué)詞袋模型、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等目前流行的方法；新思想包括大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的思想；新應(yīng)用包括智能HDR、圖像去霧等與現(xiàn)實(shí)生活聯(lián)系緊密的實(shí)際應(yīng)用。以此優(yōu)化教學(xué)大綱，兼顧基礎(chǔ)，聯(lián)系實(shí)際，突出前沿，提升學(xué)生的人工智能視野與水平，為培養(yǎng)實(shí)踐創(chuàng)新能力奠定基礎(chǔ)。3.2教學(xué)方法改革。傳統(tǒng)《數(shù)字圖像處理》課程注重基礎(chǔ)理論的講解，許多知識(shí)點(diǎn)理論性較強(qiáng)，公式推導(dǎo)復(fù)雜，學(xué)生常常難以理解。此外，傳統(tǒng)教學(xué)過(guò)程中，常常將多個(gè)理論內(nèi)容拆分講解，彼此獨(dú)立。這種方式雖然針對(duì)性較強(qiáng)，但缺乏對(duì)知識(shí)模塊之間關(guān)聯(lián)性的理解，學(xué)生難以形成以應(yīng)用驅(qū)動(dòng)為導(dǎo)向的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，使得教學(xué)效果不理想。而事實(shí)上，在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景中，往往需要對(duì)數(shù)字圖像處理技術(shù)中的多個(gè)知識(shí)模塊進(jìn)行綜合應(yīng)用，而不只是某個(gè)單一理論知識(shí)的使用。例如，在經(jīng)典的人臉識(shí)別案例中，不僅涉及圖像預(yù)處理、目標(biāo)分割、特征提取、目標(biāo)識(shí)別等多個(gè)環(huán)節(jié)，而且后一個(gè)環(huán)節(jié)還依賴(lài)于前一個(gè)環(huán)節(jié)的處理結(jié)果。為此，本文探討一種基于任務(wù)驅(qū)動(dòng)和交叉融合的課堂教學(xué)方法，鼓勵(lì)學(xué)生轉(zhuǎn)變被動(dòng)學(xué)習(xí)的模式，使其有目的性、針對(duì)性地去解決一些與專(zhuān)業(yè)方向及人工智能領(lǐng)域相關(guān)的課題任務(wù)。具體來(lái)說(shuō)，任務(wù)驅(qū)動(dòng)模式是以實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景或者人工智能任務(wù)需求為驅(qū)動(dòng)，以發(fā)展探究思維為目標(biāo)，以學(xué)科的基本結(jié)構(gòu)為內(nèi)容，促使學(xué)生構(gòu)建自主思考、探究實(shí)踐的學(xué)習(xí)體系。而交叉融合教學(xué)方法是指，在具體的任務(wù)驅(qū)動(dòng)設(shè)置中，注重前沿學(xué)術(shù)成果與課程內(nèi)容的融合、課內(nèi)教學(xué)與課外實(shí)踐的融合、創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)與學(xué)科競(jìng)賽的融合、跨學(xué)科領(lǐng)域任務(wù)的融合等，旨在充分融合前沿科學(xué)技術(shù)與交叉學(xué)科領(lǐng)域，充分調(diào)動(dòng)學(xué)生主觀能動(dòng)性和探究實(shí)踐欲望，開(kāi)展一系列卓有成效的技術(shù)課題探究。具體實(shí)施要點(diǎn)包括：（1）通過(guò)結(jié)合課程知識(shí)點(diǎn)，創(chuàng)設(shè)課題情景，選擇與當(dāng)前學(xué)習(xí)主題密切相關(guān)的應(yīng)用問(wèn)題，引導(dǎo)學(xué)生帶著真實(shí)的“任務(wù)”進(jìn)入學(xué)習(xí)情境，使得學(xué)習(xí)更為直觀和形象化。（2）以任務(wù)為主線，在老師的充分講解與指導(dǎo)下，強(qiáng)調(diào)自主學(xué)習(xí)與協(xié)作學(xué)習(xí)，老師對(duì)任務(wù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)行把關(guān)。（3）充分挖掘與本課程緊密關(guān)聯(lián)的醫(yī)學(xué)影像、遙感圖像、工業(yè)圖像等交叉領(lǐng)域問(wèn)題，進(jìn)行有機(jī)融合，實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)創(chuàng)新的問(wèn)題分析、模型構(gòu)建、設(shè)計(jì)和解決，實(shí)現(xiàn)基于任務(wù)驅(qū)動(dòng)的多學(xué)科交叉知識(shí)融合應(yīng)用。如表2所示，本文給出通信電子類(lèi)《數(shù)字圖像處理》課程的部分任務(wù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)課題。其中涉及圖像增強(qiáng)、復(fù)原、分割、特征提取等多個(gè)核心章節(jié)，并在一個(gè)任務(wù)中實(shí)現(xiàn)了多個(gè)知識(shí)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)，并且任務(wù)均來(lái)自遙感、醫(yī)學(xué)、農(nóng)業(yè)、工業(yè)等領(lǐng)域的具體人工智能應(yīng)用場(chǎng)景。3.3實(shí)驗(yàn)教學(xué)實(shí)施。實(shí)驗(yàn)教學(xué)是培養(yǎng)學(xué)生實(shí)踐與創(chuàng)新能力的重要組成部分。在實(shí)驗(yàn)設(shè)置、工具使用、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、嵌入式下移教學(xué)、第二課堂等方面對(duì)實(shí)驗(yàn)教學(xué)進(jìn)行優(yōu)化。具體實(shí)施要點(diǎn)如下：（1）在實(shí)驗(yàn)設(shè)置方面，除了保留部分少數(shù)驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)，還增加設(shè)計(jì)綜合性實(shí)驗(yàn)、開(kāi)放性實(shí)驗(yàn)。設(shè)計(jì)綜合性實(shí)驗(yàn)主要為圖像分割、圖像檢索、手寫(xiě)字識(shí)別等數(shù)字圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的經(jīng)典應(yīng)用，旨在鍛煉學(xué)生利用核心算法，融會(huì)貫通、解決問(wèn)題的能力。開(kāi)放性實(shí)驗(yàn)，以當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的熱點(diǎn)任務(wù)為內(nèi)容，結(jié)合教學(xué)單位的科研優(yōu)勢(shì)與生產(chǎn)實(shí)踐，進(jìn)行創(chuàng)新性專(zhuān)題實(shí)驗(yàn)，鼓勵(lì)學(xué)生學(xué)習(xí)和挖掘授課內(nèi)容以外的新方法，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力。（2）在實(shí)驗(yàn)工具方面，主要以MATLAB作為驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)工具，主要以Python作為設(shè)計(jì)綜合性與開(kāi)放性實(shí)驗(yàn)工具，同時(shí)鼓勵(lì)學(xué)生在實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)過(guò)程中使用Tensorflow、Keras等深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)工具。（3）在實(shí)驗(yàn)教學(xué)數(shù)據(jù)方面，充分體現(xiàn)《數(shù)字圖像處理》課程學(xué)科交叉的特點(diǎn)。例如，借助教學(xué)單位附屬醫(yī)院影像科大量的真實(shí)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，融入實(shí)驗(yàn)教學(xué)項(xiàng)目，開(kāi)展交叉學(xué)科實(shí)驗(yàn)教學(xué)與實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)。（4）開(kāi)展嵌入式下移實(shí)驗(yàn)教學(xué)，形成人工智能新視域下數(shù)字圖像處理軟件+硬件的應(yīng)用技術(shù)教學(xué)閉環(huán)。以通信電子類(lèi)專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)方案為例，通常來(lái)說(shuō)，《數(shù)字圖像處理》的前驅(qū)課程包含了諸多硬件類(lèi)的課程，可充分滿足嵌入式下移實(shí)驗(yàn)的知識(shí)儲(chǔ)備。例如，可通過(guò)嵌入式設(shè)備下移圖像分割等算法，連接攝像頭，實(shí)現(xiàn)“實(shí)時(shí)圖像分割”等應(yīng)用場(chǎng)景。通過(guò)開(kāi)展嵌入式下移實(shí)驗(yàn)教學(xué)，形成專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)的系統(tǒng)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，培養(yǎng)學(xué)生軟硬兼?zhèn)涞膶?shí)踐創(chuàng)新能力。（5）開(kāi)展第二課堂實(shí)驗(yàn)教學(xué)，使得對(duì)本學(xué)科感興趣的優(yōu)秀學(xué)生能夠得到進(jìn)一步的發(fā)展機(jī)會(huì)。利用開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室、人工智能興趣小組、參與指導(dǎo)老師科研項(xiàng)目等多種形式，挖掘創(chuàng)新課題，提出解決問(wèn)題的思路、方案，設(shè)計(jì)相應(yīng)算法，完成創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)作品，從而讓學(xué)生在這個(gè)過(guò)程中得到創(chuàng)新與實(shí)踐能力的提升。

4總結(jié)

在人工智能大力發(fā)展的背景下，本文首先分析了數(shù)字圖像處理技術(shù)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，從理論與應(yīng)用層面闡述了數(shù)字圖像處理課程教學(xué)改革面臨的挑戰(zhàn)。接著從課程內(nèi)容優(yōu)化、教學(xué)方法改革、實(shí)驗(yàn)教學(xué)實(shí)施等三個(gè)方面論述了人工智能視域下數(shù)字圖像處理教學(xué)改革的實(shí)施要點(diǎn)與改革舉措。本文研究成果可以有效地優(yōu)化、完善數(shù)字圖像處理課程的教學(xué)內(nèi)容與方法，為培養(yǎng)具有人工智能研發(fā)能力的創(chuàng)新實(shí)踐人才提供助力。

作者:劉東 方芳 單位:湘南學(xué)院軟件與通信工程學(xué)院