武汉大学图像传播工程考研经验与备考方法
考研政治方面：
对于政治，我是9月份开始的，买了肖秀荣三件套，刚开始看的是精讲精练，后来出了红宝书，就看红宝书了。我也没什么特别的经验，当时背书背的闲麻烦，又因为自己做过思维导图，然后就开始了把肖1000题上的题目变成思维导图之旅。从大约10月份，一直做到了考试前夕，现在想想都是泪啊，光打字就打的手疼。早知道就不做了。当然，效果还是可以的。用导图搞定选择题之后，考试前2，3周，就开始背大题，背肖4。大家背的时候不要全背，就背背大概就行。
考研数学方面：
数学教材看了2遍，结合着数学考研的范围看，课后的练习多做基础题型。看完课本之后开始做复习全书，大概做了3.4遍吧，大部分是基础题型，刷起来很快。660刷了2遍，这本书虽然有些题也是有难度，但总体来说知识点和题型总结的非常好，多刷几遍对于提高数学绝对很有帮助。大概10月份进行专题强化的训练，也一边记笔记，也开始做真题。个人建议数学准备两个笔记本，一个用来整理知识点和常考题型，另一个用来记错题。说来还惭愧，Lz的错题没有坚持下去，知识点倒整理的比较完整，后面直接当教材看了，基本做的题都能从上面找到归纳，也是花了很多精力，欣慰的是这门付出是和收获成正比哒。
考研英语方面：
笔试基础不弱，听力什么的就比较一般，不过初试不考听力，对我来说是很大的优势。英语用的主要是张剑的大黄书，朱伟的恋练有词，王江涛的作文。先说说张剑，大黄书主要是对历年真题进行详解，朱伟的恋练有词是我每天看两个单元记下来的，我用的是绿皮版，再说作文，作文的话主要是要仿写，一味地输入却不输出的话很难达到理想的效果。看范文进行仿写，慢慢的就会内化成自己的东西。
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。
