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 ]Uu/1TT
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课程名称：图像处理与模式识别 5M*p1^ >  
一、    考试要求  :9<5GF(  
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。 Nx99dr  
二、    考试内容 8PQt8G.  
1)    Bayes决策理论 J8jbtL O'  
    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； (~jOtUyT  
    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； C
V k8MA  
    非参数估计方法：Parzen窗法， K-近邻方法，距离度量； `6zoZM7?Y  
    成份分析：主成分分析，多重判别分析。 i|t$sBIh  
2)    线性判别函数和多层神经网络 S7bSR?~L[  
    线性判别函数的基本概念：两类问题的判别准则，多类问题的判别准则； v[m>;Ubg&  
    线性分类器的训练：感知器算法最小均方误差算法，支持矢量机； i[B%:q:&  
    多层神经网络的基本概念：前馈神经网络分类器的基本结构，前馈运算的方法； V{][{ 5SR  
    前馈神经网络的训练方法：误差反向传播算法； QZX+E   
3)    非监督学习与聚类 ~Y{K^:wN^  
    非监督学习的基本概念，聚类的准则函数 Ae"B]Cxb_X  
    聚类方法：高斯混合模型，K-均值聚类，模糊K-均值聚类，自组织特征映射。 p|zW
2L  
4)    图像增强 139_\=5|U/  
    空域变换增强：直接灰度变换和直方图处理 r_QWt1K  
    空域滤波增强：平滑和锐化 (UCWSA7oc  
    频域增强：高通、低通、带通和同态滤波 ='(:fHhhX  
5)    图像复原和重建 K#>B'>A\  
    退化模型 nkxVc  
    无约束恢复：逆滤波、运动模糊图象的复原方法 xT%CY(:9X  
    有约束恢复：维纳滤波和有约束最小平方滤波 a$ Z06j  
    图象重建：傅立叶反变换重建 HM` ;%0T0(  
6)    图象分割 2vynz,^ET  
    并行边界技术：边缘检测、Hough变换 WHL@]^E@m  
    并行区域技术：阈值选取 2TdcZ<k}J  
    串行区域技术：区域生长和分裂合并 A," u~6Bn  
三、    试卷结构 BRzrtK  
考试时间180分钟，满分100分 bO9X;}\6  
1）题型结构 0y*8;7-|r)  
    概念题（20分） L:7%Wd
yh  
    简答题（20分） ->d3FR  
    计算题（40分） 3>ytpXUEGx  
    技术方案设计（20分） fnB[b[  
2）内容结构 q>t#5Z81  
    Bayes决策理论（20分） 5LR k) @t  
    线性判别函数和多层神经网络（20分） "d%o%  
    非监督学习和聚类（20分） idEhxvAo  
    图像增强（15） ^DD ]jx  
    图象复原与重建（15分） wZ0RI{)s'  
    图象分割（10分） vr"O9L w  
四、    参考书目见招生简章