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 QkWEVL@uM  
课程名称：图像处理与模式识别 oGyo
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一、    考试要求 c 6 .j$6t  
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。 ,S m?2<  
二、    考试内容 V6+:g=@U-l  
1)    Bayes决策理论 mI\[L2x  
    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； Sj:c {jyJd  
    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； w11L@t[5W8  
    非参数估计方法：Parzen窗法， K-近邻方法，距离度量； <IBUl}|\  
    成份分析：主成分分析，多重判别分析。 UV</Nx)3  
2)    线性判别函数和多层神经网络 *3h_'3yo@  
    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； Q<DXDvL  
    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； oLtzPC  
    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； fGW~xul_  
    前馈神经网络的训练方法：误差反向传播算法； "rc QS H  
3)    非监督学习与聚类 .g7\+aiTUd  
    非监督学习的基本概念，聚类的准则函数 ~ eS/gF?  
    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。 ILiOEwHS7F  
4)    图像增强 |Bv,*7i&  
    空域变换增强：直接灰度变换和直方图处理 In;P33'p  
    空域滤波增强：平滑和锐化 O;&5> W,Z  
    频域增强：高通、低通、带通和同态滤波 Bk@EQdn  
5)    图像复原和重建 sk_xQo#Y 3  
    退化模型 Q'hs,t1<  
    无约束恢复：逆滤波、运动模糊图象的复原方法 5|`./+Ghk  
    有约束恢复：维纳滤波和有约束最小平方滤波 m?1r@!/y  
    图象重建：傅立叶反变换重建 ] yWywa\  
6)    图象分割 ZN&9qw*  
    并行边界技术：边缘检测、Hough变换 JV8*;n%}-  
    并行区域技术：阈值选取 sPl3JP&s  
    串行区域技术：区域生长和分裂合并 h0A
%KL  
三、    试卷结构 !w0=&/Y{R  
考试时间180分钟，满分100分 TTWiwPo59  
1）题型结构 )>iPx.hVSS  
    概念题（20分） V&/Cb&~Uw  
    简答题（20分） T.B7QAI. H  
    计算题（40分） R((KAl
]dL  
    技术方案设计（20分） K(?p]wh  
2）内容结构 7j( gW  
    Bayes决策理论（20分） C*11?B[  
    线性判别函数和多层神经网络（20分） e? |4O<@  
    非监督学习和聚类（20分） CHjm7  
    图像增强（15） 6\VZ6oS  
    图象复原与重建（15分） `D$RL*C;M`  
    图象分割（10分） *iyc,f^w  
四、    参考书目见招生简章