数字图像处理，即用计算机对图像进行处理。 将一幅物理图像在计算机里用一个数整数矩阵表示， 这个矩阵的每一个元素均是一个像素，每个像素具 有两个属性：位置和灰度。位置是指像素所在的行 和列；灰度是指像素的亮暗程度。由于图像通常是 来自于我们的现实世界，它们可以用数学函数来描 述，因此可以用数学方法对其进行分析和处理

L.P. 问题中变量个数多于 2 时，图解法失效即使是计算机求解，首先也要有有效算法，然 后才可能利用程序去实现它 单形法，是 L.P. 问题算法之基础。本质上，它 是代数方法，可以用线性代数的理论证明方法 的合法性，清楚地说明算法背后的“为什么” 。由于课时限制我们不准备这么做，将把有限 的精力和时间浅尝辄止：了解算法本身的使用 ，并不证明“为什么”

第一章 命题逻辑 第二章 谓词逻辑 第三章 集合论初步 第四章 二元关系 第六章 函数 第六章 代数系统 第七章 格与布尔代数 第八章 图论

一. 填空(共计 26 分) 1. (每空 1 分) 令 P: 天气好. Q: 我有时间. R: 我在家. S: 我上街. 将下面各个命题的符号表达式填在各个命题后面的括号内.. ⑴. 或者我上街,或者我在家. ( ) ⑵ 仅当天气好, 我才上街. ( ) ⑶ 如果天气好, 我就上街, 否则在家.( )

1.集合与元素 集合是个最基本的概念。 集合：是由确定的对象(客体)构成的集体。用 大写的英文字母表示。 这里所谓“确定”是指：论域内任何客体， 要么属于这个集合，要么不属于这个集合，是 唯一确定的

前两节介绍的命题与命题演算是命题逻辑的内容，其基本组成单位是原 子命题。一般地，原子命题作为具有真假意义的句子至少由主语和谓语两 部分组成。 例如，电子商务是计算机技术的一个应用系统，这里“电子商务”是主 语，而“是……”是谓语。当主语改变为“电子政务”时就得到新的原子命题：

§1 概论 §2 分枝定界法 §3 0 −1型整数规划 §4 蒙特卡洛法（随机取样法） §5 指派问题的计算机求解 §6 生产与销售计划问题

§1 基本概念 §2 输入过程与服务时间的分布 §3 生灭过程 §4 M / M /s 等待制排队模型 §5 M / M / s/ s 损失制排队模型 §6 M / M / s 混合制排队模型 §7 其它排队模型简介 §8 排队系统的优化 §9 产生给定分布的随机数的方法 §10 排队模型的计算机模拟

6.1 数学形态学概述 6.2 数学形态学基本算法 6.3 二值图像的形态学处理 6.4 灰值形态学

2.1 图像的向量表示 2.2 随机场－图像的统计表示 2.3 正交变换 2.4 付氏变换 2.5 离散图像付氏变换( DFT ) 2.6 快速付氏变换（FFT） 2.7 其它常用变换 2.8 K-L变换 2.9 图像的采样 2.10 二值图像的采样 2.11 图像的量化