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 vEG7A$Z"  
课程名称：图像处理与模式识别 GM8>u
 O  
一、    考试要求 A3HNMz  
要求考生全面系统地掌握图像处理与模式识别的基本概念、基本原理、典型方法和实用技术，并且能灵活运用所学知识解决实际应用中的具体问题。 it>Bf;  
二、    考试内容 u46Z}~xfb  
1)    Bayes决策理论 ze LI
Ow  
    Bayes分类器的基本概念：最小误差率准则，最小风险准则，正态分布下的Bayes分类器； ]4')H;'y  
    概率密度的参数估计方法：最大似然估计，EM算法，隐含Markov模型； |" b|Q  
    非参数估计方法：Parzen窗法， K-近邻方法，距离度量； R:'&>.AUw  
    成份分析：主成分分析，多重判别分析。 ?|`n&HrP  
2)    线性判别函数和多层神经网络 7N5M=f.DS(  
    线性判别函数的基本概念：两类问题的判别准则，多类问题的判别准则； ^G5fs'd  
    线性分类器的训练：感知器算法最小均方误差算法，支持矢量机； '%+LQ"Bp  
    多层神经网络的基本概念：前馈神经网络分类器的基本结构，前馈运算的方法； xVI"sBUu  
    前馈神经网络的训练方法：误差反向传播算法； _BgWy#  
3)    非监督学习与聚类 ^%6f%]_  
    非监督学习的基本概念，聚类的准则函数 VgY6M_V  
    聚类方法：高斯混合模型，K-均值聚类，模糊K-均值聚类，自组织特征映射。 /r&4< @  
4)    图像增强 5>H&0>
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    空域变换增强：直接灰度变换和直方图处理 -IDhK}C&T  
    空域滤波增强：平滑和锐化 " :[;}f;  
    频域增强：高通、低通、带通和同态滤波 JvCy&xrE;  
5)    图像复原和重建 c>r~pY~$  
    退化模型 YXF^4||j.c  
    无约束恢复：逆滤波、运动模糊图象的复原方法 Du-Q~I6  
    有约束恢复：维纳滤波和有约束最小平方滤波 WhFE{-!gX  
    图象重建：傅立叶反变换重建 |1<B(iB'{/  
6)    图象分割 <h~uGBS "  
    并行边界技术：边缘检测、Hough变换 {q&`B  
    并行区域技术：阈值选取 jrm^n_6};  
    串行区域技术：区域生长和分裂合并 rc`Il{~k  
三、    试卷结构 PKGqu,J,  
考试时间180分钟，满分100分 pJo4&Ff  
1）题型结构 h
y~KY6Ta  
    概念题（20分） xo-{N[r  
    简答题（20分） h-m0Ro?6  
    计算题（40分） ;ae6h [  
    技术方案设计（20分） !_dW `  
2）内容结构 '1G0YfG}n  
    Bayes决策理论（20分） sI#h&V,9  
    线性判别函数和多层神经网络（20分） )Dcee@/7S  
    非监督学习和聚类（20分） -H5 -6w$  
    图像增强（15） vMJC  
    图象复原与重建（15分） 0h('@Hb.K#  
    图象分割（10分） [eDRghK  
四、    参考书目见招生简章