2024年電子科技大學非全日制研究生招生考試《數字圖像處理》考試大綱
一、總體要求
主要考察學生掌握《數字圖像處理》的基本概念、基本知識、基本理論、基本圖像處理算法和 基本技能的情況及其靈活運用基礎知識分析問題和解決問題的能力。
二、內容
1、基本概念與應用領域
1) 數字圖像處理的概念
2) 數字圖像處理的應用領域實例
3) 數字圖像處理的基本步驟
2、數字圖像處理基礎
1) 視覺感知要素
2) 圖像感知和獲取
3) 圖像取樣與量化
4) 像素間的一些基本關系
5) 數字圖像處理所用的基本數學工具
3、灰度變換與空間濾波
1) 灰度變換與空間濾波基礎
2) 基本的灰度變換函數
3) 直方圖處理
4) 空間濾波基礎
5) 平滑空間濾波器
6) 銳化空間濾波器
7) 低通、高通、帶阻和帶通濾波器
8) 組合使用空間增強方法
4、頻率域濾波
1) 頻率域濾波基礎
2) 使用低通頻率域濾波器平滑圖像
3) 使用高通濾波器銳化圖像
4) 選擇性濾波
5、圖像復原與重構
1) 圖像退化與復原模型
2) 噪聲模型
3) 空間濾波
4) 使用頻率域濾波降低周期噪聲
5) 線性位置不變退化
6) 反濾波
7) 最小均方誤差(維納)濾波
8) 約束最小二乘濾波
9) 幾何平均濾波
10)由投影重建圖像
6、彩色圖像處理
1) 顏色模型
2) 假彩色圖像處理
3) 全彩色圖像處理基礎
4) 彩色變換
5) 彩色圖像平滑和銳化
6) 基于顏色的圖像分割
7) 彩色圖像中的噪聲
7、小波變換和其他圖像變換
1) 基圖像
2) 傅里葉相關的變換
3) 沃爾什-哈達瑪變換
4) 斜變換
5) 哈爾變換
6) 小波變換
8、形態學圖像處理
1) 膨脹與腐蝕
2) 開運算與閉運算
3) 擊中-擊不中變換
4) 基本的形態學算法
5) 形態學重構
6) 灰度形態學
9、圖像分割
1) 點、線和邊緣檢測
2) 閾值處理
3) 基于區域的分割
4) 使用區域生長、區域分離與聚合進行分割
5) 使用聚類和超像素的區域分割
6) 使用形態學分水嶺分割圖像
7) 在分割中使用運動信息
10、特征提取
1) 邊界預處理
2) 邊界特征描述子
3) 區域特征描述子
4) 作為特征描述子的主分量
5) 整體圖像特征
6) 尺度不變特征變換(SIFT)
11、圖像模式分類
1) 模式與模式類
2) 原型匹配模式分類
3) 最優(貝葉斯)統計分類器
4) 神經網絡與深度學習基礎
深度卷積神經網絡基礎
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