武汉大学图像传播工程考研经验与备考指导
考研政治方面：
在我看来，考研的四门科目中，政治是最不必过于忧虑的。考研政治实质上是对公民教育和爱国情怀的考察，这是我们需要明确的认知。我自己也是从十月起着手准备政治，初期主要是梳理知识框架，跟随教师的指导逐步学习。在十二月之前，无需过分投入精力于政治的问答题部分，应将更多时间分配给其他科目。最后一个月，任四和肖四的试题集会陆续面世，这时候购买并全力记忆这两本书的内容即可。
考研数学方面：
我是从3月开始看课本的，只是大概过了一下，之后就没碰过，大概到5月份开始看的数学全书，刚开始觉得看完课本有一定基础了，而且本科数学也不错，觉得全书应该不成问题，但是一接触才发现很难啃，一章节大概要两三天才能看完，刚开始是一题一题盖住答案做的，有些没有思路，有些做错了，所以挺受打击的，以至于到后来看到不会的就看答案，之后改掉了，大概六月份底认真做了一遍，但是还没有完整的体系。就这样到了七月中下旬，暑假期间留校复习，又刷了一遍复习全书，这一次对知识有比较系统的了解，知道每条题目考的什么。第二遍刷全书的时候做了660题，虽然都是选择填空，但有些计算量比得上大题目，很有参考价值。660题刚开始错了好多，而且做到后面会发现有很多点重复考。到8月底做完了一遍660。9月份开学就没有去上课，开始刷第三遍全书，第二遍660，之后再做历年真题，从前往后做，留两年最后练手计时。做题目不要在意分数，重要的是掌握知识点。到了10月中旬，已经做完了10几份真题了，这时候买了市面上流行的张宇的模拟题，汤家凤的，李永乐的，反正能买的都买了。刷完一半就到了11月中旬，这时候开始做第二遍真题，同时准备错题本，将同类型的题目归类。十二月开始做张宇的八套卷，也买了四套卷和合工大的，但是真的四套卷太难了，一提笔就不会，最后默默放弃，主要做李永乐的6+3和真题错题。最后两天拿出少两年的真题练手。总而言之，书不在多，而在精。
考研英语方面：
英语我准备的时间很少，前期只背了单词，10月下半月才开始做英语题。大家一定要以我为戒，英语一定要早准备。我第一次做英语题的时候，我是无比崩溃的。我做的第一套英语题是英语早年的一套，因为开始的很晚了，大家可以在10月份把单词阅读都做完，你就可以把各种题目抽出来，研究一下出题的规律了，其实是把题目按照题型挑出来做，比如主旨题，你就把每一年的挑出来做一遍验证规律，这个在考试的时候非常有用，我只要能判断出题型，找到原文出处，就基本对答案有信心了。
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。
