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 $Yt |XT+!&  
课程名称：图像处理与模式识别 .@E5dw5  
一、    考试要求 -dixiJ
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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。 Q $}#&
 
二、    考试内容 Tj#S')s8  
1)    Bayes决策理论 ?!P0UTe~  
    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； 1hY|XZ%qd  
    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； Vml 6\X  
    非参数估计方法：Parzen窗法， K-近邻方法，距离度量； TvDSs])  
    成份分析：主成分分析，多重判别分析。 J)>DsQ+Cj  
2)    线性判别函数和多层神经网络 .Qx5,)@
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    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；  x<gmDy*  
    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； /=S@3?cQAB  
    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； q$:7j5E  
    前馈神经网络的训练方法：误差反向传播算法； 'z;(Y*jb  
3)    非监督学习与聚类 ^x\VMd3*w  
    非监督学习的基本概念，聚类的准则函数 bW6| &P}X  
    聚类方法：高斯混合模型，K-均值聚类，模糊K-均值聚类，自组织特征映射。 Pp-N2t86#2  
4)    图像增强 g:M;S"U3*Y  
    空域变换增强：直接灰度变换和直方图处理 R%WY!I8C  
    空域滤波增强：平滑和锐化 v`Jt+?I  
    频域增强：高通、低通、带通和同态滤波 MW7~=T  
5)    图像复原和重建 !0,q[|m  
    退化模型 9r].rzf9  
    无约束恢复：逆滤波、运动模糊图象的复原方法 L;RE5YrH%6  
    有约束恢复：维纳滤波和有约束最小平方滤波 >[;W~*  
    图象重建：傅立叶反变换重建 ;qgo=  
6)    图象分割 7\6g>4J^`  
    并行边界技术：边缘检测、Hough变换 ?:\/-y)Sp  
    并行区域技术：阈值选取 Hh1_z
d|  
    串行区域技术：区域生长和分裂合并 ^aSb~lce  
三、    试卷结构 ^v;)6a2  
考试时间180分钟，满分100分 \jiE:Qt  
1）题型结构 % "(&a'B  
    概念题（20分） G4@r_VP\  
    简答题（20分） (bb!VVA  
    计算题（40分） IEh
D5?  
    技术方案设计（20分） 0SI@`C*1o  
2）内容结构 "N}t =3i$  
    Bayes决策理论（20分） AM}2=Ip  
    线性判别函数和多层神经网络（20分） 3(WijtH  
    非监督学习和聚类（20分） /pj[c;a O  
    图像增强（15） v$]B;;[A  
    图象复原与重建（15分） R(wUu#n$  
    图象分割（10分） NIs7v  
四、    参考书目见招生简章