在考研机器视觉领域，考生需要掌握以下核心学科：
1. 计算机视觉基础：包括图像处理、图像分析、特征提取等。
2. 模式识别：涉及机器学习、深度学习、聚类、分类等。
3. 数字图像处理：研究如何对图像进行编码、传输、存储、分析和理解。
4. 人工智能：尤其是机器学习、神经网络等在视觉任务中的应用。
5. 概率论与数理统计：为机器视觉提供理论基础，涉及概率分布、假设检验等。
6. 运筹学：用于优化算法和模型。
7. 软件工程：包括编程语言、软件开发流程等。
全面复习这些学科，将有助于考生在考研机器视觉考试中取得优异成绩。
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