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 c`-YIz)W  
课程名称：图像处理与模式识别
G-2EQ.  
一、    考试要求 9U]pH%.9  
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。 %h0D)6j  
二、    考试内容 0[lS(K  
1)    Bayes决策理论 w]n4KR4  
    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； * !X4&#xP  
    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； Y\.DQ  
    非参数估计方法：Parzen窗法， K-近邻方法，距离度量； {n\6BT
s  
    成份分析：主成分分析，多重判别分析。 ^Ss<X}es-  
2)    线性判别函数和多层神经网络 b<\$d4Qy  
    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； %Hh3u$Y,  
    线性分类器的训练：感知器算法最小均方误差算法，支持矢量机； .Nc_n5D
6  
    多层神经网络的基本概念：前馈神经网络分类器的基本结构，前馈运算的方法； r9?o$=T  
    前馈神经网络的训练方法：误差反向传播算法； "rVU4F)  
3)    非监督学习与聚类 EVG"._I@  
    非监督学习的基本概念，聚类的准则函数 U>oW~Z  
    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。 7iP5T  
4)    图像增强 rrAqI$6  
    空域变换增强：直接灰度变换和直方图处理 )R~a;?T_c0  
    空域滤波增强：平滑和锐化 WI6(#8^p  
    频域增强：高通、低通、带通和同态滤波 jSB'>m]  
5)    图像复原和重建 X\kjAMuW/*  
    退化模型 4x(F&0  
    无约束恢复：逆滤波、运动模糊图象的复原方法 zb>;?et;)  
    有约束恢复：维纳滤波和有约束最小平方滤波 # J]~  
    图象重建：傅立叶反变换重建 n_J5 zQ J  
6)    图象分割  ER_ 3'  
    并行边界技术：边缘检测、Hough变换 >zFD$  
    并行区域技术：阈值选取 bGu([VB  
    串行区域技术：区域生长和分裂合并 ]9s\_A9  
三、    试卷结构 y=#j`MH{>  
考试时间180分钟，满分100分 P0)AUi  
1）题型结构 %;tJQ%6-.S  
    概念题（20分） 7x(v
?  
    简答题（20分） -n-Z/5~ X  
    计算题（40分） s@PLS5 d"  
    技术方案设计（20分） S_$nCyaH2  
2）内容结构 pu#[pa  
    Bayes决策理论（20分） wh*:\_!0\  
    线性判别函数和多层神经网络（20分） :s]\k%"  
    非监督学习和聚类（20分） ncj!KyU  
    图像增强（15） e+{BJN vz  
    图象复原与重建（15分） T=>vh *J  
    图象分割（10分） -zdmr"CA  
四、    参考书目见招生简章