■本报记者 麦芽

“为什么即使是黑白的草地、灌木、森林等地物，人类也可以精准识别呢？因为我们可以利用纹理细腻程度来区分。那么，我们是不是可以用频率来模拟粗糙或细腻的程度，从而通过计算频率来对不同粗糙度的纹理进行分类？”“再如，虽然不同的木地板，颜色和纹理都不相同，但是我们一眼就可以断定他们的原材料都是木头，只是木头之间有差异。其背后的逻辑也不难理解，即木纹具有独特的自相似特点。既然如此，我们可以在计算机中尝试利用分形的方法去识别木纹。”

《遥感数字图像处理》是地球科学学院副教授苏程的代表性课程，主要介绍一系列的图像处理算法。本是一门内容相对枯燥的专业课，但是即使是“小白”也难以不被他这样的引入而吸引。为了把这门稍显艰涩难懂的课程讲得明白、讲得有趣，苏程会在讲解算法的过程中有意识地引入这些我们每个人都有过的生活经历，在此基础上引导学生将数学和编程作为工具，模拟人类处理图像的过程。

这门课程有自己的特点。数字图像处理技术实际上是由大量的独立算法组成的集合，每个算法都有特定的目标，但市面上大部分教材基本上是按照几个大的类别逐一介绍，实际上缺乏系统关联。意识到这个问题后，苏程决定重新设计，将一个遥感影像应用作为主线将零散的知识点串起来。

一张大网如何勾连？苏程的做法是选用一个完整的案例，重新梳理和组织涉及到的图像处理算法，让上一章的处理结果成为下一章的处理对象，课程内容便真实连接、环环相扣。这样一来，学生解决问题的过程也是行塑遥感图像处理基本逻辑体系的过程：还原（纠正处理）、增强、特征提取、融合、分类。“虽然在内容上需要有所取舍，但我感觉这样的教学效果更好，更容易让同学们掌握面对图像问题时应该如何思考。”苏程说。“怎么学，比学什么更重要。”在教学课程中，他致力于通过一系列的动手实践，培养学生勤于思考的习惯、科学严谨的逻辑方法，从而实现“一通百通”。

理想很丰满，现实却很骨感。但是苏程靠着耐心，让一届又一届的学生学有所得。在他的课上，大部分算法都需要学生自己编程实现。“这个过程并不容易，所以我一开始会先一行一行带着学生编写算法，接着在比较复杂的算法中先提供一些内容，让同学只实现关键部分，最后再过渡到需要独立编写完整算法。”最初，不少同学都觉得困难重重、难以下手，但在苏程的精心设计和细致带教中，学生们循序渐进，通过16次上机实验课，一步一个脚印地啃下了这些硬骨头。

近些年来，数字图像处理发展迅速，新理论新方法层出不穷，而且应用愈加广泛。面对这样的现实情况，苏程会在课堂上鼓励学生发挥想象力、进行头脑风暴，甚至是一些他自己也没有做过的内容，也会拿出来跟学生一起讨论。比如，遥感作为重要的军事侦察手段，就是利用图像识别出感兴趣的军事目标，但是通常对方为了保护这些目标也会做很多伪装，因此这实际上是一个攻防过程。他会让学生分成两组，一组提供识别方法，一组提供伪装方法，学生在争锋相对的讨论中逐渐深化了不同图像特征的理解和应用。

不负他望，同学们的想象力，也经常给他带来惊喜。有学生尝试通过图像自动识别植物或石头的种类，这次疫情期间也有同学尝试用摄像头自动监测人有没有戴口罩。

苏程的课堂不仅有趣，而且“刺激”。如果学生能够提出他不能当场回答的课程相关问题，即可以加平时分。这个设计迫使他必须对课程内容有百分之百的了解和把握，对学界和业界的发展态势保持敏锐跟踪，即使在课堂上无法给出满意的回答，也要在下次课堂上补充详细的解答。“网络上的信息鱼龙混杂，一些学术观点本身存在争议，还有我也不能当场回答清楚的问题。但是这份压力同时也是动力，这应该就是教学相长的意义。”

这样严格要求自己，并不轻松，但是总有一些时刻，让苏程坚定地继续走下去。2019年秋学期的一个周二，早上玉泉校区四节连上，下午紫金港校区五节课还要中途换教室，一日的奔波让他身心疲惫。但是当看到台下三十几位同学，一个个目不转睛地盯着黑板、积极回答问题时，他突然非常感动，激情洋溢。“我想，这就是知识的魅力，传播知识的魅力。”