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  Tx`;y|  
课程名称：图像处理与模式识别 PZeVjL?E  
一、    考试要求 \96?OCdr  
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。 xo7H^!_   
二、    考试内容 
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1)    Bayes决策理论 efl6U/'Ij  
    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； B~jl1g|  
    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； g=o)=sQd  
    非参数估计方法：Parzen窗法， K-近邻方法，距离度量； ^
r}^-  
    成份分析：主成分分析，多重判别分析。 2\CFt;fk  
2)    线性判别函数和多层神经网络 8`U5/!6fu  
    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； 1EyM,$On  
    线性分类器的训练：感知器算法最小均方误差算法，支持矢量机； 4g$mz :vo  
    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； )0yY|E \  
    前馈神经网络的训练方法：误差反向传播算法； RUlM""@b  
3)    非监督学习与聚类 C.}Z5BwS  
    非监督学习的基本概念，聚类的准则函数 kQsyvE  
    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。 ~Q0jz/#c  
4)    图像增强 *&% kkbA  
    空域变换增强：直接灰度变换和直方图处理 a4 O
 
    空域滤波增强：平滑和锐化 vp[~%~1(  
    频域增强：高通、低通、带通和同态滤波 kzbgy)PK3  
5)    图像复原和重建 Pi40w+/  
    退化模型 4%KNHeaN  
    无约束恢复：逆滤波、运动模糊图象的复原方法 |9?67-  
    有约束恢复：维纳滤波和有约束最小平方滤波 OzA"i
y  
    图象重建：傅立叶反变换重建 wHx1CXC  
6)    图象分割 &b iBm  
    并行边界技术：边缘检测、Hough变换 1Ty{k^%  
    并行区域技术：阈值选取 n-#?6`>a  
    串行区域技术：区域生长和分裂合并 ALiA+k N  
三、    试卷结构 z5=&qo|f9l  
考试时间180分钟，满分100分 38>8{Ma  
1）题型结构 :05>~bn>pC  
    概念题（20分） pV=X  
    简答题（20分） :cnH@:  
    计算题（40分） L@_IGH  
    技术方案设计（20分）  =SRp  
2）内容结构 {[m %1O1  
    Bayes决策理论（20分） JY"<b6C^  
    线性判别函数和多层神经网络（20分） THi*'D/  
    非监督学习和聚类（20分） d?$ FAy'o5  
    图像增强（15） XTG* 56IzL  
    图象复原与重建（15分） :5L9tNr{_  
    图象分割（10分） DDwH9*  
四、    参考书目见招生简章