学习考研数学图像软件，主要需要掌握以下几个方面的知识和技能：
编程语言
Python：Python是目前最流行的图像处理语言之一，拥有丰富的库如OpenCV、NumPy和Matplotlib，适合算法研究和快速原型开发。
MATLAB：MATLAB是图像处理领域的行业标准工具，广泛应用于学术研究，拥有大量的算法包和工具箱，适合算法创新和快速实现。
C++：C++配合OpenCV库可以实现高效的图像处理，适合对性能要求较高的应用。
图像处理基础
傅立叶变换：了解傅立叶变换及其在图像处理中的应用，如图像滤波、频谱分析等。
线性代数：掌握向量空间、矩阵运算、奇异值分解（SVD）、最小二乘法等。
概率与随机过程：学习图像处理中的噪声处理、滤波器设计等概率统计知识。
优化：了解优化问题在图像处理中的应用，如梯度下降、凸优化等。
图像处理工具与库
OpenCV：一个开源的计算机视觉库，包含大量的图像处理和计算机视觉算法。
NumPy：Python中的数值计算库，用于高效处理数组和矩阵运算。
Matplotlib：Python中的绘图库，用于绘制函数图像和数据可视化。
图像处理实践
图像增强：学习图像去噪、对比度增强、直方图均衡化等。
特征提取：掌握图像边缘检测、特征点提取、纹理分析等。
图像分割：学习阈值分割、区域生长、边缘检测等分割方法。
机器学习方法：了解卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等图像分类和识别算法。
软件使用
看见函数：用于绘制平面函数图像，具有方程和公式绘制功能。
ClassIn：专注于线上直播和智慧教师，帮助用户快速绘制函数图像。
数以兴焉：支持公式编辑和数学公式记忆背诵，适合考研、办公和学生党。
数易算：覆盖大部分数学问题，包括代数、图表和函数，适合作为线上私人数学导师。
建议根据个人兴趣和需求选择合适的编程语言和工具，通过实践项目来巩固所学知识。例如，初学者可以从Python开始，结合OpenCV和Matplotlib进行图像处理实验；对于研究生或需要深入研究算法的学生，可以深入学习MATLAB和C++，并结合实际项目应用。