武汉大学图像传播工程考研辅导培训班全国各号码：《今日汇总》武大图像传播工程考研全攻略：印刷与包装系高分上岸秘籍大公开！
考研资深辅导
2024年09月14日 04:08:37
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：
我大约在10月份左右开始着手政治复习，每天专注做选择题，不过量不大。我挑选了一本能够作为教材的参考资料，坚持每天都仔细阅读一部分，多加研读，以理解为基础来掌握选择题，避免机械地死记硬背。对于大题部分，我会在考前大约20天启动准备，每天背诵两到三题，主要是为了考试时能有话可说。即使无法完全背熟也没关系，要相信自己，那些你没能记住的部分，很可能是不会出现在考题中的，保持自信至关重要。在冲刺阶段，我使用了肖秀荣的冲刺8套、最后4套卷、考点预测的背诵版，还有一本《形势与政策以及当代世界经济与政治》以及任汝芬系列的书籍。做模拟题有两个好处：一是能发现知识盲区并及时回顾巩固；二是有可能押中题目，就算无法完整背诵大题，也要确保记住关键得分点。
考研数学方面：
大约3月份开始正式复习，一开始看课本，选择性做课后题。过了一遍之后，发现巩固的不太扎实，于是开始看课本和本科笔记，并开始做1800题，这个时间比较长。大约用了两个月。基础强化全部完事之后，大约已经十月中旬了，此时1800题大约做了三分之一（我承认题目做的有点少，大家还是多练些题，提高正确率）。十月中旬左右，开始做真题。严格限时，规范评分，及时分析，查缺补漏。难度不大，比平时做的题目简单。但此时暴露出一个问题，有的会做的题目做不对（望大家以我为鉴，平时还得多练习，养成好习惯）。很多同学过于重视真题，想着多做几遍。但我认为大家还是不要期望太高。一来再做几遍，可能不会有实质性效果，二来每年真题考察的知识点真的很少，全面按照大纲复习巩固好知识点才是最重要的。建议大家可以提前研究一下近两年真题，一开始就适应这种风格，受益无穷。12月的时候，真题基本上做了一遍，留两套最后做。后期买了套模拟题，难些，不过不用太纠结对错得分了，最后阶段心态很重要。忘了说一点了，就是要养成做笔记和及时总结的习惯。我的数学知识点笔记是四大本，最后将数学核心知识点全部浓缩到三张纸（用了我一周的时间），基本涵盖了所有考点。
考研英语方面：
建议尝试何凯文的长难句教程，虽然篇幅不大，但内容全面，选用的例句都摘自历年真题，极具价值。然而，由于个人时间紧迫，我没有来得及完全研读，书籍依旧崭新如初。对于我的完型填空和阅读理解，其实并无特殊的秘诀，就是通过不断练习历年真题来提升。大约九月起，我开始了从1997年至2014年的真题训练，预留了最后几张用于考前调整状态。基本上，我会每天完成一套，不过跳过了写作和翻译部分，并严格控制时间计算分数。我使用的黄色封面的真题集解答非常详尽，做完后我会仔细研究其翻译和句法分析，尤其是长难句的部分，每个题目解析也十分透彻，这样下来，我在长难句翻译和理解上的困扰大为减少，随着时间推移，明显感觉到自己在这方面的能力逐步增强。真题结束后，直至考研前夕，我一直购买各类模拟题以保持阅读和完型的手感，比如王江涛和何凯文的，几乎市面上主流的模拟题我都做了，通常每隔一天就会完成一套，确保每天都投入一定的阅读和完型练习。
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。