研晟考研，专注清华北大等985/211名校考研辅导，拥有完善的服务团队，专属定制化的考研备考规划，力争实现每位学子的考研梦、名校梦。

　　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

　　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