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 x=%wPVJ  
课程名称：图像处理与模式识别 J,Rp&tavt:  
一、    考试要求  UOYhz.  
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。 7Z[6_WD3  
二、    考试内容 i_<GSUTTr/  
1)    Bayes决策理论 ,|G~PC8  
    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； 6O0CF}B*  
    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； RoYwZX~  
    非参数估计方法：Parzen窗法， K-近邻方法，距离度量； wx[Y2lUh6  
    成份分析：主成分分析，多重判别分析。 '"M9`@Y3^  
2)    线性判别函数和多层神经网络 s9F{UN3  
    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； bTepTWv  
    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； yp l`vJ]X  
    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； `*-rz<G  
    前馈神经网络的训练方法：误差反向传播算法； YE;Tpji  
3)    非监督学习与聚类 '<-F
3  
    非监督学习的基本概念，聚类的准则函数 B6J<  
    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。 ;%B:1Z  
4)    图像增强 ~.&PQE$DF  
    空域变换增强：直接灰度变换和直方图处理 "rU 2g  
    空域滤波增强：平滑和锐化 7v]9) W=y  
    频域增强：高通、低通、带通和同态滤波 %R m`+  
5)    图像复原和重建 /Xf_b.ZM&  
    退化模型 JrNqS[c/  
    无约束恢复：逆滤波、运动模糊图象的复原方法 *iiyU}x  
    有约束恢复：维纳滤波和有约束最小平方滤波 SbK6o:[  
    图象重建：傅立叶反变换重建 D/&nEMp6  
6)    图象分割 G7SmlFn?  
    并行边界技术：边缘检测、Hough变换 K'U8ft*_  
    并行区域技术：阈值选取 P&sYS<9q  
    串行区域技术：区域生长和分裂合并 Aq;WQyZ2  
三、    试卷结构 aW*8t'm;m'  
考试时间180分钟，满分100分 h[i@c`3/2  
1）题型结构 2F#DJN#  
    概念题（20分） =O??W8u  
    简答题（20分） pKkBAr,  
    计算题（40分） T )!kJ;vc  
    技术方案设计（20分） w^E$R  
2）内容结构 p5`={'>-  
    Bayes决策理论（20分） P-?R\(QYtR  
    线性判别函数和多层神经网络（20分） )MeeF-Ad6  
    非监督学习和聚类（20分） e N^6gub  
    图像增强（15） |32uC3?o  
    图象复原与重建（15分） YckLz01jh  
    图象分割（10分） s_ %LU:WC  
四、    参考书目见招生简章