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 u/MIB`@,  
课程名称：图像处理与模式识别 X0lIeGwrQ  
一、    考试要求 oU2RxK->u  
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。 :\>UZ9h #  
二、    考试内容 _x lgsa  
1)    Bayes决策理论 BG|Kw)z*KM  
    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； 0 cQf_o  
    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； B1GSZUd^?0  
    非参数估计方法：Parzen窗法， K-近邻方法，距离度量； Wbc %G8  
    成份分析：主成分分析，多重判别分析。 -AbA6_j  
2)    线性判别函数和多层神经网络 KLxg  
    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； :s4CWE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； ?{FxbDp>  
    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； CocvEoE*z  
    前馈神经网络的训练方法：误差反向传播算法； ~
v
5tx  
3)    非监督学习与聚类 _Q7)FK  
    非监督学习的基本概念，聚类的准则函数 zgO
?%O  
    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。 \'p)kDf  
4)    图像增强 #3qkG)  
    空域变换增强：直接灰度变换和直方图处理 -j(/5.a  
    空域滤波增强：平滑和锐化 .Wr7?'D1M  
    频域增强：高通、低通、带通和同态滤波 "c}bqoN  
5)    图像复原和重建 ld3,)ZY  
    退化模型 _{A($/~c?  
    无约束恢复：逆滤波、运动模糊图象的复原方法 6I>
W(_T  
    有约束恢复：维纳滤波和有约束最小平方滤波 H kg0;)  
    图象重建：傅立叶反变换重建 DO0["O74  
6)    图象分割 BtjsN22  
    并行边界技术：边缘检测、Hough变换 a
mPQU  
    并行区域技术：阈值选取 "=qdBG9  
    串行区域技术：区域生长和分裂合并 `;`34t_)  
三、    试卷结构 K%Rx5 
S  
考试时间180分钟，满分100分 R=E )j^<F  
1）题型结构 r<"1$K~Ka  
    概念题（20分） GSMP)8W  
    简答题（20分） j| 257D  
    计算题（40分） {gJOc,U4b  
    技术方案设计（20分） `B^?Za,xN  
2）内容结构 $biCm$a  
    Bayes决策理论（20分） |vGz 1jLV  
    线性判别函数和多层神经网络（20分） H1q>UU:  
    非监督学习和聚类（20分） \n/_P
x  
    图像增强（15） BB~Qs  
    图象复原与重建（15分） G66vzwO  
    图象分割（10分） ]2v31'  
四、    参考书目见招生简章