829数字媒体基础综合

一、考查目标

《数字媒体基础综合》考试涵盖算法与数据结构、数字图像处理、计算机图形学等学科专业基础课程。要求考生比较系统地掌握上述专业基础课程的基本概念、基本原理和基本方法，能够综合运用所学的基本原理和基本方法分析、判断和解决有关理论问题和实际问题。

二、考试形式和试卷结构

1、试卷满分及考试时间

本试卷满分为150分，考试时间为150分钟。

2、答题方式

答题方式为闭卷、笔试。

3、试卷内容结构

算法与数据结构 60分

数字图像处理 50分

计算机图形学 40分

4、试卷题型结构

单项选择题 60分 (30小题，每小题2分)

综合应用题 90分

三、考查内容

(一)算法与数据结构

【考查目标】

1、掌握数据结构的基本概念、基本原理和基本方法。

2、掌握数据的逻辑结构、存储结构及基本操作的实现，能够对算法进行基本的时间复杂度与空间复杂度的分析。

3、能够运用数据结构基本原理和方法进行问题的分析与求解，具备采用程序设计语言实现算法的能力。

【考查内容】

1、线性表

线性表的定义和基本操作、线性表的两种实现、线性表的应用

2、栈、队列和数组

栈和队列的定义和基本操作、栈和队列的实现、栈和队列的应用

3、树与二叉树

树的基本概念、二叉树的概念和主要特征、二叉树的实现、二叉树的遍历、二叉树的应用(二叉排序树、霍夫曼编码、优先队列)、森林和树的转换、森林和树的遍历

4、图

图的基本概念、图的实现、图的遍历算法、最短路径算法、最小生成树算法、图的应用

5、查找

查找的基本概念、基于线性表的查找算法、基于哈希表的查找算法

6、排序

排序的基本概念、插入排序、选择排序、起泡排序、选择排序、快速排序、堆排序、归并排序、排序算法性能比较

7、算法

递归算法的基本概念及其应用、贪心算法的基本概念及其应用、动态规划算法的基本概念及其应用

(二)数字图像处理

【考查目标】

掌握数字图像的基本概念，掌握图像灰度变换、空域滤波、频域滤波、图像复原、图像几何变换、图像形态学处理的基本原理和方法。

【考查内容】

1、数字图像的基本概念

人眼视觉特性、图像数字化、图像分辨率、比特深度、边界处理

2、图像空间域处理：灰度变换与空间滤波

灰度变换函数、对比度拉伸、直方图概念、直方图均衡

图像空间滤波概念及实现、线性空间滤波、非线性空间滤波

3、图像频率域处理：傅里叶变换与频率滤波

傅里叶级数与傅里叶变换

信号卷积与傅里叶变换的关系

取样定理的时域表示与频域表示

图像频域滤波

4、图像复原

图像复原模型、常用噪声模型、图像去噪

5、图像几何变换与配准

几何变换原理、图像的仿射变换及表示、图像的投影变换及表示、图像配准问题

几何变换中的内插处理：最近邻内插、双线性内插、双三次插值

6、彩色图像处理、图像形态学图像处理

颜色模型、颜色通道、彩色分割

7、图像形态学图像处理

二值图像：膨胀与腐蚀、开闭运算、形态学重建

灰度图像：膨胀与腐蚀、开闭运算、形态学重建

(三)计算机图形学

【考查目标】

了解计算机图形的绘制原理及算法;熟悉三维图形的生成与编辑方法;掌握三维对象的表示与变换方法;熟悉真实感图形渲染和计算机动画相关的方法与应用。

【考查内容】

1、计算机图形的绘制

光栅化过程、视锥体裁剪基本概念、深度缓存算法、半透明颜色Alpha混合算法、Bresenham直线与圆绘制算法

2、三维图形的生成与编辑

曲线与曲面的基本概念、贝塞尔曲线绘制(de Casteljau算法)、loop网格细分算法、Catmull-Clark网格细分算法

3、三维对象的表示与变换

三维数据表达方法、Delaunay三角剖分、网格拓扑与流形基本概念、二维和三维图形的矩阵变换方法及应用

4、真实感图形渲染

纹理映射基本概念、反走样常用方法、BRDF光照模型基本概念、光线追踪算法、AABB包围盒碰撞检测算法

5、计算机动画

关键帧插值、动作捕捉技术、前向动力学算法、粒子系统基本概念