《表1 数字图像处理项目驱动的内容》

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《新工科背景下基于项目驱动的数字图像处理教学方法探析》

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教师可以在教学前为学生提供相应的学习资料和目标，已经分成小组的学生可以在组内针对学习的内容进行探讨研究，深入挖掘相关文献资料，带着问题探究学习[4]。以数字图像处理课程中数字图像处理的应用这一章节为例，这一章节需要学习图像分割、图像增强、图像复原等内容，学生在学习图像分割时可以有针对性地查找相关的算法介绍，如深入学习的图像分割算法、图像边缘分割、图像阈值分割、形态学分水岭算法等。总结分析几种不同的图像分割算法，通过比较差异，达到对知识的精准把握，学生还应学习百度飞桨Paddle Paddle平台的重要框架和使用方法，实现基于已有框架的基于GAN网络的增强和Mask-RCNN的分割，通过数据准备、数据清洗、数据标记、网络框架搭建、参数调优等方面，充分认识到基于人工智能的优势，体现深度学习的本质，对理论知识有更深入直观的认识，保证能够在该平台上完成教学内容中的项目（见表1）。