哈尔滨工业大学2015博士招生图像处理与模式识别考试大纲及参考书目
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课程名称：图像处理与模式识别
一、考试要求
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。
二、考试内容
1) Bayes决策理论
l Bayes分类器的基本概念：最小误差率准则，Bayes错误率的估计，最小风险准则，正态分布下的Bayes分类器;
l 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;
l 非参数估计方法：Parzen窗法， K-近邻方法，距离度量;
l 成份分析：主成份分析，多重判别分析。
2) 线性判别函数和多层神经网络
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;
l 线性分类器的训练：感知器算法，扩展的感知器算法，最小均方误差算法，支持矢量机;
l 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;
l 前馈神经网络的训练方法：误差反向传播算法。
3) 非监督学习与聚类
l 非监督学习的基本概念，聚类的准则函数;
l 聚类方法：K-均值聚类，模糊K-均值聚类，层次聚类，高斯混合模型，自组织特征映射。
4) 图像增强
l 空域变换增强：直接灰度变换，直方图均衡和直方图规格化;
l 空域滤波增强：平滑线性滤波器，中值滤波器，一阶微分算子，二阶微分算子;
l 频域增强：二维傅立叶变换的概念和性质，二维图像卷积，高通、低通、带通和同态滤波器。
5) 图像复原和重建
l 图像复原的基本概念，图像的退化和复原模型;
l 无约束恢复：逆滤波、运动模糊图像的复原方法;
l 有约束恢复：维纳滤波和有约束最小平方滤波。
6) 图像的形态学处理
l 形态学的基本操作：腐蚀和膨胀，开操作和闭操作
l 形态学操作的基本应用：去噪声，边界提取，区域填充，细化和粗化。
7) 图像分割
l 边界技术：边缘检测基本方法和梯度算子，Hough变换;
l 区域技术：门限处理的基本方法，最优门限选取方法。
三、试卷结构
考试时间180分钟，满分100分
1)题型结构
l 概念题(20分)
l 简答题(20分)
l 计算题(60分)
2)内容结构
l Bayes决策理论(10分)
l 线性判别函数和多层神经网络(30分)
l 非监督学习和聚类(20分)
l 图像增强和图像复原(25分)
l 形态学处理和图像分割(15分)
四、参考书目见招生简章
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