哈工大博士生入学图像处理与模式识别考试大纲

博士生入学专业基础课考试大纲 <ZoMKUuB  
课程名称：图像处理与模式识别 AT"!Ys|  
一、    考试要求 l ]5!$N*  
要求考生全面系统地掌握图像处理与模式识别的基本概念、基本原理、典型方法和实用技术，并且能灵活运用所学知识解决实际应用中的具体问题。 ~:UAL}b{\~  
二、    考试内容 T FK#ign  
1)    Bayes决策理论 3=^B &AB  
    Bayes分类器的基本概念：最小误差率准则，最小风险准则，正态分布下的Bayes分类器； DV~g  
    概率密度的参数估计方法：最大似然估计，EM算法，隐含Markov模型； \. `{nq  
    非参数估计方法：Parzen窗法， K-近邻方法，距离度量； `n%8y I%  
    成份分析：主成分分析，多重判别分析。 E@)9'?q  
2)    线性判别函数和多层神经网络 -lI6!a^  
    线性判别函数的基本概念：两类问题的判别准则，多类问题的判别准则； +?C7(-U>  
    线性分类器的训练：感知器算法最小均方误差算法，支持矢量机； SrvC34<7  
    多层神经网络的基本概念：前馈神经网络分类器的基本结构，前馈运算的方法； #Gu(h(Z s  
    前馈神经网络的训练方法：误差反向传播算法； ^A t,x  
3)    非监督学习与聚类 +2^Mz&I@b  
    非监督学习的基本概念，聚类的准则函数 @Yzb6@g"  
    聚类方法：高斯混合模型，K-均值聚类，模糊K-均值聚类，自组织特征映射。 x1 1ug  
4)    图像增强 MZ<BCRB  
    空域变换增强：直接灰度变换和直方图处理 qa/VSk!{  
    空域滤波增强：平滑和锐化 C,dRdEB>  
    频域增强：高通、低通、带通和同态滤波 <Lfo5:.  
5)    图像复原和重建 Vg1MA  
    退化模型 .OvH<%g!.  
    无约束恢复：逆滤波、运动模糊图象的复原方法 `&o>7a;  
    有约束恢复：维纳滤波和有约束最小平方滤波 sj%\lq  
    图象重建：傅立叶反变换重建 aumM\rY  
6)    图象分割 [O^mG 9  
    并行边界技术：边缘检测、Hough变换 6vebGf  
    并行区域技术：阈值选取 #s|/5[i  
    串行区域技术：区域生长和分裂合并 ;Qdw$NuW  
三、    试卷结构 &l(PWU  
考试时间180分钟，满分100分 PRyzUG&  
1）题型结构 V=5v7Y3(j  
    概念题（20分） tLe "i>  
    简答题（20分） &s_)|K  
    计算题（40分） TWo.c _l  
    技术方案设计（20分） tJZ3
P@ L  
2）内容结构 9i/VvW  
    Bayes决策理论（20分） [5s4Jp$+  
    线性判别函数和多层神经网络（20分） dp#'~[
j  
    非监督学习和聚类（20分） z)]Br
1  
    图像增强（15） j\@osjUu  
    图象复原与重建（15分） b
0lZb'  
    图象分割（10分） w2o5+G=  
四、    参考书目见招生简章