武汉大学图像传播工程考研经验与复习诀窍
考研政治方面：
政治：如果时间充足，比如从3,4月就开始全身心备战的话，可以考虑提前看马原，因为虽然政治每年大纲都会变，但是这部分变不了，而且这也是政治的重点与难理解点，提前理解了可以为后面节约不少时间，随便找个上年的老肖精讲精练或者大纲看看就行，不需要看课本，课本没有重点还超纲太浪费时间。我的正式准备是大纲出来开始，提前规划好进度，参考资料大纲就够了，因为我觉得大纲里面有些知识点讲得很细，非常方便理解，知识点也是无死角的，就是看起来比较厚且字小，看着容易犯困，可以快速的读出来来提高注意力。要看两到三遍，配套老肖1000题做一两遍，巩固知识点印象，第二遍看完做完就可以上风中劲草了，同样看2到3遍，后期就可以不看大纲了，当工具书偶尔翻翻，这个过程中除了做题跟无法理解的知识点之外，看书一定要快，除了马原不需要理解，只需要知道就行，也不背，加深印象而已。时政的资料出来了要认真看，我感觉最近几年有这个趋势，在习大大的领导下，对于政治教育越来越重视，所以时政的分数一年比一年多，今年估计选择题都有十来分了.最后冲刺时模拟题选择题见一套做一套，大题看看思路就行，等肖四出来了就背吧，大题一字不落的背，蒋中挺的五套卷可以买来做做选择，大题看看就行了。
考研数学方面：
数学就是跟着全书走，天天看，一边做一边看。刚开始感觉自己基础不好的可以下载一份考试大纲，有重点的看看课本做做课后题，然后再上手全书。暑假后逐步做卷子，我先做的模拟卷，张宇的，双李的，都做过。模拟卷的难度远大于真题，很多套路已经掌握了，做完模拟就做真题，基本都可以做出来，当然有些题还是需要积累。刚开始你会觉得这数学怎么方法这么多，但后来你就觉得做法就那几种，掌握了也没啥。考研的历时很久，4,5月开始学数学英语就好，踏踏实实学，完全学的来。感觉全书比较散，知识点全面但是不够系统，你看一遍基本记不大住啥。张宇那个18讲我没看过，但听说比较系统，大家看情况使用吧。
考研英语方面：
单词最好先从高频的开始背，高频的背好了之后，最好再扫扫真题，真题中的生词绝对要全部都搞定！因为本人的英语成绩不太差，所以学英语在某方面对于我来说已经是一种习惯，所以我建议将背单词成为你的习惯！这并不难，难的是要克服你的惰性。复习的时候我有一份考研翻译的单词表，这里面的单词与考研高频词汇有些不同，因为现在的翻译题出的很阴，很多是熟词僻意，这份单词表会有很大的用处，一定要搞定不能有生词。另外，除了小作文有固定的格式还有大作文的开头结尾的客套话，我不建议大家使用什么模板，毕竟模板是千篇一律，阅卷老师也能看出来是模板。不要总是想着在最后突击背下模板就万事大吉。很多东西在平时不积累，考试时是没办法顺畅的拿出来的。但是可以自己对大小作文的套路进行整理，哪些句子比较常用，整理出一套自己的框架思路，这样既不千篇一律，自己也能烂熟于心。
考研专业课方面：
数字图像处理是一门涉及图像获取、分析、理解和应用的技术科学。它的核心内容主要包括图像数字化、图像增强、图像复原、图像编码、图像分割、特征提取、图像识别等模块。每个模块都有其独特的理论基础和实际应用。
对图像数字化，理解采样定理和量化过程至关重要。你需知道如何将连续的模拟图像转化为离散的数字图像，并理解这个过程中可能出现的失真和噪声。了解DFT（离散傅立叶变换）和DCT（离散余弦变换）在图像压缩中的作用也非常重要。
图像增强和复原是提高图像质量的关键步骤。掌握各种滤波器如高斯滤波、中值滤波、拉普拉斯滤波的工作原理及应用场景，以及Wiener滤波和逆滤波在图像去噪中的应用，会你对这部分内容有更深的理解。
图像分割是图像分析的基础，理解阈值分割、区域生长、边缘检测等方法并能灵活运用是考试的重点。至于特征提取，SIFT、SURF、HOG等经典算法需熟练掌握，也要关注最新的深度学习方法如卷积神经网络在特征提取上的应用。
图像识别部分，理解传统的机器学习方法如支持向量机、决策树等，以及现代的深度学习模型如CNN、RNN、BERT等，是提升理论素养和实践能力的关键。
在学习方法上，理论与实践相结合是最有效的。除了理解和记忆理论知识，凭编程实现相关算法，比如使用Python的OpenCV库进行图像处理，能够帮助你更好地理解这些概念。多做历年试题和模拟题，熟悉考试的出题模式和答题技巧也是必不可少的。
积极参与学术讨论，阅读相关的研究论文，关注学科前沿动态，不仅拓宽视野，也能加深对知识点的理解。学习是一个持续的过程，保持对知识的热情和好奇心，你会在这个领域走得更远。
