第10课 图像特征的提取 教学设计-2026-2027学年人教版初中信息科技人工智能专册

该初中信息科技教学设计聚焦图像特征提取核心知识，通过高清与模糊、裁剪、变色图像对比导入，引导学生发现人类识别依赖形状、颜色等关键信息，建立人类视觉与机器视觉认知冲突，自然引出特征提取主题，铺垫三大核心特征及提取流程等知识点。 该资料亮点在于深度融合信息意识与计算思维，结合人脸解锁、车牌识别等生活化案例，借助像素矩阵动态演示动画、轮廓提取对比图直观呈现，对比人类与机器识别差异、人工与AI自动提取方式，帮助学生理解特征数字化逻辑，培养信息社会责任，教师使用可有效突破重难点，提升学生核心素养。

人教版信息技术《第10课 图像特征的提取》教学设计 课题 单元 学科 信息 年级 学习 目标 信息意识：感知图像特征是机器识别图像的核心依据，能主动发现生活中图像识别的应用场景。 计算思维：理解图像从视觉画面转化为数字特征的过程，掌握特征提取、量化的基本逻辑。 数字化学习与创新：通过实操体验图像特征提取方法，能简单区分人工与自动特征提取。 信息社会责任：正视AI图像处理的优势与局限，树立规范使用图像识别技术的意识。 重点 教学重点：掌握图像颜色、轮廓、纹理三大核心特征，理解图像特征数字化提取、量化的基本原理，体验基础的图像特征提取操作。 教学难点：厘清人类视觉识别与机器图像特征提取的差异，理解机器将视觉信息转化为特征向量的运算逻辑，区分人工特征提取与AI自动特征提取的本质区别。 难点 教学过程 教学环节 师生活动 设计意图 导入新课 教师展示两组对比素材：一组是高清人脸、花卉、交通标志原图，一组是模糊、裁剪、变色后的同款图像。依次提问学生：“大家依然能快速识别出图片内容，是因为记住了画面的哪些关键信息？”学生自由发言，总结出形状、颜色、花纹等关键信息。随后教师追问：“人类靠视觉经验识别图像，那人工智能设备、计算机是如何看懂图像的？它们依靠什么精准区分不同图像？”顺势引出本节课核心内容——图像特征的提取。 依托生活化图像对比场景，贴合学生认知经验，激活学生探究兴趣，建立人类视觉与机器视觉的认知冲突，自然引出本课学习主题，铺垫核心知识点。 讲授新课 （一）人类与机器的图像认知差异 教师活动：教师结合教材内容，展示人类视觉认知与机器视觉认知对比示意图，同时呈现日常图像识别案例，如手机人脸解锁、车牌识别、图片搜题、花卉识别等。首先引导学生回顾自身识别图像的方式，提问学生：“我们在识别一张图片时，会关注图片的全部像素、全部细节吗？还是只抓取关键信息？”随后详细讲解人类视觉的认知特点：人类识别图像具备主观性、整体性，会自动忽略光线、模糊、轻微变形等无关干扰，快速抓取核心特点完成识别，无需精准的数据运算。 学生活动：学生结合生活经验思考问题，主动分享自己识别图像的习惯，比如识别花朵会看花瓣形状、颜色，识别车辆会看外形、车标等。认真观察对比示意图，记录人类视觉识别的核心特点，初步感知人类识别与机器识别的不同。 教师活动：教师进一步延伸讲解，结合教材知识点阐述机器的图像认知逻辑。计算机无法像人类一样直观感知画面，它只能识别数字信息，所有图像导入计算机后，都会被转化为密密麻麻的像素数字矩阵。一张普通的彩色图像，由无数个像素点构成，每个像素点都对应专属的颜色数值、亮度数值。机器无法直接读懂画面内容，只能通过分析、提取像素矩阵中的关键信息，完成图像的识别与区分，这个抓取关键数字信息的过程，就是图像特征提取。 学生活动：学生认真聆听讲解，观看像素矩阵动态演示动画，理解“图像=数字矩阵”的核心逻辑，明确机器识别图像的前提是图像数字化，初步建立图像特征提取的基础认知。 （二）图像的三大核心特征（教材核心知识点） 教师活动：教师依据教材内容，逐一讲解图像最核心的三类可提取特征：颜色特征、轮廓特征、纹理特征，结合实物图片案例拆解每类特征的内涵与作用。首先讲解颜色特征，颜色是图像最直观、最基础的特征，计算机通过读取像素点的RGB色彩数值，统计整张图像的颜色分布、色彩占比，形成颜色特征。颜色特征稳定性极强，不会因为图像轻微缩放、平移发生改变，是机器初步区分图像的重要依据。 教师展示红花、绿叶、蓝天的纯色图像和混合色彩图像，提问学生：“同样是风景图，机器如何快速区分花海和蓝天湖泊景观？”引导学生得出机器依靠整体色彩分布特征区分的结论。 学生活动：学生观察案例图像，思考问题并主动作答，理解颜色特征的稳定性和直观性，明确颜色特征是图像分类的基础依据。 教师活动：接着讲解轮廓特征，轮廓是图像中物体的边缘形态，是区分物体形状的核心特征。计算机通过对比相邻像素点的数值差异，识别出图像中色彩、亮度突变的位置，勾勒出物体的边缘线条，形成轮廓特征。轮廓特征可以精准区分不同形状的物体，比如圆形的太阳、方形的书本、三角形的路标，是机器识别物体形态的关键。教师展示圆形、方形、三角形物体的轮廓提取前后对比图，让学生直观观察轮廓提取效果。 学生活动：学生观察对比图片，清晰看到机器提取的物体轮廓，理解轮廓特征的形成原理，知道轮廓决定了机器对物体形态的判断。 教师活动：最后讲解纹理特征，纹理是图像表面的细节纹路、疏密规律，比如树叶的纹路、布料的纹理、墙面的肌理。纹理特征属于细节特征，能够帮助机器区分颜色、轮廓相似但细节不同的图像。例如同样是绿色的树叶和青草，颜色、整体轮廓相近，但纹理疏密、纹路走向不同，机器可通过纹理特征精准区分。教师展示多组颜色轮廓相似、纹理不同的对比图像，辅助学生理解。 学生活动：学生细致观察案例差异，总结三类图像特征的特点和作用，完整掌握图像核心特征的知识点，完成课堂即时识记。 （三）图像特征提取的基本流程 教师活动：教师结合教材流程体系，分步拆解图像特征提取的完整过程，分为图像预处理、特征检测、特征量化、特征存储四大步骤，结合动画演示全过程，降低理解难度。第一步图像预处理：原始图像可能存在模糊、光线过亮、噪点、倾斜等问题，机器首先会对图像进行修正优化，包括去噪、提亮、矫正角度、裁剪画面等，去除无效干扰信息，保证后续特征提取的准确性。 第二步特征检测：预处理完成后，计算机通过基础算法扫描整张图像，逐一检测图像中的颜色分布、边缘轮廓、细节纹理，标记出所有有效特征信息，筛选出具有辨识度的关键信息，剔除重复、无效的像素信息。 第三步特征量化：这是特征提取的核心步骤。机器将检测到的视觉特征转化为可运算的数字数据，将零散的特征信息整合为一组专属的特征向量，相当于给每一张图像制作独一无二的“数字身份证”，不同图像的特征向量数值组合完全不同。 第四步特征存储与调用：量化后的特征向量会被存储在人工智能模型数据库中，后续进行图像识别、图像匹配时，机器会提取待识别图像的特征向量，与数据库中的数据比对，完成识别分类。 教师活动：讲解完成后，组织小组互动提问：“为什么要先对图像进行预处理？直接提取原始图像特征可以吗？”引导学生思考总结预处理的必要性。 学生活动：学生分组讨论交流，得出结论：原始图像的噪点、光线问题会干扰特征提取，导致特征数据不准确，预处理能提升识别精准度。学生完整梳理四步流程，熟记图像特征提取完整逻辑。 （四）人工特征提取与AI自动特征提取 教师活动：教师结合教材重难点内容，对比讲解两种特征提取方式的原理与差异。首先讲解人工特征提取：是早期图像处理的核心方式，由人工设定识别规则，程序员通过代码设定固定的特征算法，规定机器只提取指定的颜色、轮廓、纹理特征。这种方式操作简单、针对性强，但局限性极大，只能识别固定场景、固定类型的图像，无法适配复杂、多变的图像内容，泛化能力弱。 教师举例说明：人工设定规则识别圆形物体，机器只会识别标准圆形，无法识别椭圆形、轻微变形的圆形物体，识别容错率极低。 学生活动：学生结合案例理解人工特征提取的优缺点，明确其适用场景与局限性。 教师活动：随后讲解AI自动特征提取：是当下人工智能图像识别的核心技术，依托卷积神经网络等AI模型，无需人工设定固定规则。AI模型会通过海量图像数据自主学习，自动挖掘图像中隐蔽、复杂的深层特征，不仅能识别基础的颜色、轮廓、纹理，还能捕捉图像的细节差异、空间关系等高级特征。这种方式容错率高、泛化能力强，能够适配生活中复杂多变的图像场景，也是人脸解锁、智能监控、图像检索的核心原理。 教师组织师生互动问答：“生活中的手机拍照识物功能，使用的是哪种特征提取方式？为什么？” 学生活动：学生思考作答，明确手机识物场景复杂、图像形态多变，需要使用AI自动特征提取，进一步区分两种提取方式的核心差异。 本节课讲解遵循“认知递进+实操落地”原则，从基础概念到核心原理、从人工提取到AI自动提取、从理论认知到实操应用层层推进。结合教材核心知识点搭配师生互动、案例分析、实操体验，突破教学重难点，培养学生计算思维，让学生深度理解机器图像识别的底层逻辑。 课堂小结 教师活动：结合教材拓展内容，讲解图像特征提取的实际应用场景，串联本节课所有知识点。一是智能安防，摄像头通过提取人脸轮廓、五官纹理特征，实现人脸识别、人脸门禁；二是智能交通，设备提取车牌颜色、字符轮廓特征，完成车牌识别、违章抓拍；三是智能生活，拍照搜题、花卉识别、垃圾分类小程序，均是通过提取图像核心特征，比对数据库数据完成智能识别；四是工业检测，机器提取产品外观纹理、轮廓特征，检测产品瑕疵、缺陷。 教师引导学生结合生活，自主列举相关应用场景，深化知识落地。 学生活动：学生积极分享生活中的AI图像识别场景，结合本节课知识，简单阐述场景中提取的图像特征，实现理论与生活的结合。 说出本节课自己学会什么 归纳知识 www.21cnjy.com 精品试卷·第 2 页 （共 2 页） 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 $