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829數字媒體基礎綜合

一、考查目標

《數字媒體基礎綜合》考試涵蓋算法與數據結構、數字圖像處理、計算機圖形學等學科專業基礎課程。要求考生比較系統地掌握上述專業基礎課程的基本概念、基本原理和基本方法，能夠綜合運用所學的基本原理和基本方法分析、判斷和解決有關理論問題和實際問題。

二、考試形式和試卷結構

1、試卷滿分及考試時間

本試卷滿分為150分，考試時間為150分鐘。

2、答題方式

答題方式為閉卷、筆試。

3、試卷內容結構

算法與數據結構 60分

數字圖像處理 50分

計算機圖形學 40分

4、試卷題型結構

單項選擇題 60分 (30小題，每小題2分)

綜合應用題 90分

三、考查內容

(一)算法與數據結構

【考查目標】

1、掌握數據結構的基本概念、基本原理和基本方法。

2、掌握數據的邏輯結構、存儲結構及基本操作的實現，能夠對算法進行基本的時間復雜度與空間復雜度的分析。

3、能夠運用數據結構基本原理和方法進行問題的分析與求解，具備采用程序設計語言實現算法的能力。

【考查內容】

1、線性表

線性表的定義和基本操作、線性表的兩種實現、線性表的應用

2、棧、隊列和數組

棧和隊列的定義和基本操作、棧和隊列的實現、棧和隊列的應用

3、樹與二叉樹

樹的基本概念、二叉樹的概念和主要特征、二叉樹的實現、二叉樹的遍歷、二叉樹的應用(二叉排序樹、霍夫曼編碼、優先隊列)、森林和樹的轉換、森林和樹的遍歷

4、圖

圖的基本概念、圖的實現、圖的遍歷算法、最短路徑算法、最小生成樹算法、圖的應用

5、查找

查找的基本概念、基于線性表的查找算法、基于哈希表的查找算法

6、排序

排序的基本概念、插入排序、選擇排序、起泡排序、選擇排序、快速排序、堆排序、歸并排序、排序算法性能比較

7、算法

遞歸算法的基本概念及其應用、貪心算法的基本概念及其應用、動態規劃算法的基本概念及其應用

(二)數字圖像處理

【考查目標】

掌握數字圖像的基本概念，掌握圖像灰度變換、空域濾波、頻域濾波、圖像復原、圖像幾何變換、圖像形態學處理的基本原理和方法。

【考查內容】

1、數字圖像的基本概念

人眼視覺特性、圖像數字化、圖像分辨率、比特深度、邊界處理

2、圖像空間域處理：灰度變換與空間濾波

灰度變換函數、對比度拉伸、直方圖概念、直方圖均衡

圖像空間濾波概念及實現、線性空間濾波、非線性空間濾波

3、圖像頻率域處理：傅里葉變換與頻率濾波

傅里葉級數與傅里葉變換

信號卷積與傅里葉變換的關系

取樣定理的時域表示與頻域表示

圖像頻域濾波

4、圖像復原

圖像復原模型、常用噪聲模型、圖像去噪

5、圖像幾何變換與配準

幾何變換原理、圖像的仿射變換及表示、圖像的投影變換及表示、圖像配準問題

幾何變換中的內插處理：最近鄰內插、雙線性內插、雙三次插值

6、彩色圖像處理、圖像形態學圖像處理

顏色模型、顏色通道、彩色分割

7、圖像形態學圖像處理

二值圖像：膨脹與腐蝕、開閉運算、形態學重建

灰度圖像：膨脹與腐蝕、開閉運算、形態學重建

(三)計算機圖形學

【考查目標】

了解計算機圖形的繪制原理及算法;熟悉三維圖形的生成與編輯方法;掌握三維對象的表示與變換方法;熟悉真實感圖形渲染和計算機動畫相關的方法與應用。

【考查內容】

1、計算機圖形的繪制

光柵化過程、視錐體裁剪基本概念、深度緩存算法、半透明顏色Alpha混合算法、Bresenham直線與圓繪制算法

2、三維圖形的生成與編輯

曲線與曲面的基本概念、貝塞爾曲線繪制(de Casteljau算法)、loop網格細分算法、Catmull-Clark網格細分算法

3、三維對象的表示與變換

三維數據表達方法、Delaunay三角剖分、網格拓撲與流形基本概念、二維和三維圖形的矩陣變換方法及應用

4、真實感圖形渲染

紋理映射基本概念、反走樣常用方法、BRDF光照模型基本概念、光線追蹤算法、AABB包圍盒碰撞檢測算法

5、計算機動畫

關鍵幀插值、動作捕捉技術、前向動力學算法、粒子系統基本概念