华中科技大学2005年博士研究生入学考试——数字图象处理

华中科技大学2005年博士研究生入学考试——数字图象处理 Jz s.)  
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第一部分 考试说明 &a%
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一、考试性质 ^$SI5WK&)  
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华中科技大学博士研究生入学考试是为我校招收博士研究生而设置的。其中，“数字图象处理”考试的评价标准是高等学校优秀硕士毕业生应能达到的及格或及格以上水平，以保证被录取者具备数字图象处理理论的基本素质，并有利于我校模式识别与智能控制专业的择优选拔。 9D++SU2:}  
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考试对象为参加2004年全国博士研究生入学考试的硕士应届毕业生，硕士毕业后工作两年以上或具有同等学力的在职人员。 t\E#8  
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二、考试范围 Vm6G5QwM  
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“数字图象处理”的应考范围包括：数字图象处理的基本概念，图象变换、图象增强、图象复原、图象编码、图象分割与描述的基本方法和理论。 EV| 6._Z(D  
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考查要点详见本大纲第二部分，考试样题参本大纲第三部分。 u HqPb8  
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三、评价目标 k'{'6JR  
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“数字图象处理”考试重点考查考生对“数字图象处理”基本知识、基本理论的掌握程度，和综合运用数字图象处理的方法与理论分析、解决实际问题的能力。 Y&KI/]ly,L  
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考试形式与试卷结构 .)o<'u@Ri  
答卷方式：闭卷，笔试，试卷中所列题目全部为必答题； %719h>$  
答题时间：180分钟； ra=U,  
各部分内容的考查比例 wl H6  
数字图象处理的基本概念         约10% & p=Uus  
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  图象变换                   约20% &2[OH}4  
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图象增强                   约30% .6aC2A]es  
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图象复原                   约10% U8qb2'a8  
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图象编码                   约20% O4J <u-E$  
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图象分割与描述               约10% "/[xak!g  
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题型比例 wm~35cF(  
计算题     约60%     =vJ:R[Ilw  
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证明题     约40%   Q`-JRY-  
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参考书目 jez=q  
《数字图象处理》，余松煜等编，电子工业出版社，1989 D*.U?  
v,bCj6  
《数字图像处理》，[美]冈萨雷斯等著，阮秋琦等译，电子工业出版社，2003 art L  
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《数字图象处理计算机辅助教学教案》，张桂林，华中科技大学自编教材，2000 +l'l*<  
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第二部分 考查要点 CqK&J /8  
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一、数字图象处理的基本概念 j#4 Iu&YJ  
C:z+8wt  
图象与数字图象处理，图象的定义，人类视觉，图象的数字化处理 oA/[>\y  
图象的数字处理过程 L_4c~4  
数字图象的基本特征描述 ,', S  
数字图象处理系统概念 5PF?Eq  
二、图象变换 VZveNz@]r  
%vF,wQC  
离散傅立叶变换的定义和性质，二维离散傅立叶变换的定义和性质，快速傅立叶变换； .+ezcG4q  
离散余弦变换、二维离散余弦变换的定义和计算方法； ZVu_E.4.  
离散正弦变换、二维离散正弦变换的定义； FR*CiaD1  
沃尔什—哈达玛变换、二维沃尔什—哈达玛变换的定义； H){}28dX  
奇异值分解的定义； rF@njw@  
K-L变换的定义。 {*yFTP"93  
三、图象增强 {"v~1W)  
da[=d*I.  
点处理，灰度线性变换、分段线性变换、对数变换、指数变换、直方图均衡化与规定化处理、伪彩色处理和点处理的快速实现等； /H (55^EMZ  
图象平滑，局部图象平滑算子和它们的传递函数计算、门限去噪、多帧平均、二值图象平滑、中值滤波和各种变形处理方法、自适应加权平滑等； }xx"  
图象边缘增强，线性滤波算子和它们的传递函数计算、Roberts、Laplacian、Sobel、LOG等边缘增强算子； \_vjc]?  
图象增强的频域处理； *sJT\J$D[  
图象的同态滤波处理。 IL0e:-@!0  
图象复原 7Gh+EJJ3I  
图象退化和退化模型； jmORKX+)  
逆滤波图象复原方法； qg2fTe  
图象灰度校正和几何畸变校正。 isBtJ7\Sc  
图象编码 /]1$Soo  
图象编码的基本思路； 
+x!Hc  
信息熵与统计编码，熵概念、编码过程、等长码与变长码； $.+_f,tU  
无误差编码，差分映射编码、等值线编码与行程编码； @1w[~QlV  
与保真度有关的图象编码，保真度准则、预测编码、变换编码和方块编码等。 M&[bb $00j  
图象分割与描述 zi^?9n),  
图象分割定义，基于直方图谷点作门限的分割、OTSU分割、最小误差分割、二维直方图分割、最小错分代价分割等图象分割方法； s'4O]k`  
图象特征描述，投影特征、标记特征、傅立叶描绘子、矩特征圆度比例特征和边心距特征等； Rs@> LA  
图象的相似性度量。 ""f'L,`{.  
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第三部分考试样题（略） p 3, m),  
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2004.7.7

very good