數(shù)字媒體技術(shù)考試題及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.在數(shù)字圖像處理中，將一幅8bit灰度圖的像素值線性拉伸到0255全動態(tài)范圍，這種操作稱為A.直方圖均衡化??B.對比度拉伸??C.伽馬校正??D.中值濾波答案：B解析：對比度拉伸通過線性映射將原圖最小值→0、最大值→255，直接擴展動態(tài)范圍；直方圖均衡化是非線性累積分布映射，伽馬校正是冪律變換，中值濾波是降噪。2.HEVC編碼中，CTU最大允許尺寸為A.16×16??B.32×32??C.64×64??D.128×128答案：C解析：HEVC主profile規(guī)定CTU上限64×64，128×128僅出現(xiàn)在屏幕內(nèi)容擴展profile，常規(guī)考題默認(rèn)主profile。3.在WebGL渲染管線中，執(zhí)行“透視除法”的階段位于A.頂點著色器之后??B.圖元裝配之后??C.光柵化之后??D.片段著色器之后答案：B解析：頂點著色器輸出clip坐標(biāo)，圖元裝配后GPU自動做透視除法得到NDC，光柵化階段已使用NDC坐標(biāo)。4.下列顏色空間屬于“色度亮度分離”且被ATSC3.0采納為傳輸格式的是A.RGB??B.HSV??C.ICtCp??D.YCoCg答案：C解析：ICtCp由Dolby提出，PQ+IPT組合，支持HDR高色域，已寫入ATSC3.0；YCoCg雖分離但未被廣播標(biāo)準(zhǔn)采用。5.在Audacity中執(zhí)行“Effect→ChangeTempo”而不改變音調(diào)，其底層算法最可能采用A.WSOLA??B.PSOLA??C.PhaseVocoder??D.TDPSOLA答案：C解析：ChangeTempo使用相位聲碼器（PhaseVocoder）在頻域拉伸時域；WSOLA用于語音時域拼接，PSOLA需基音標(biāo)記。6.關(guān)于數(shù)字水印的“盲檢測”定義，正確的是A.檢測端需原始載體??B.檢測端無需原始載體??C.需嵌入密鑰??D.需RSA加密答案：B解析：盲檢測（blinddetection）指檢測時僅憑借密鑰和水印圖像，無需原始載體；需原始載體稱非盲檢測。7.在UnityShaderLab中，使用“ZWriteOff”的主要目的是A.關(guān)閉深度測試??B.禁止寫入深度緩沖??C.開啟透明混合??D.強制正向渲染答案：B解析：ZWriteOff禁止當(dāng)前片元寫入Zbuffer，常用于半透明物體，深度測試仍可開啟（ZTest默認(rèn)LEqual）。8.下列關(guān)于FFmpeg命令“filter_complex'[0:v]fps=30,scale=960:540[out]'”描述正確的是A.先縮放再改幀率??B.先改幀率再縮放??C.同時進行??D.語法錯誤答案：B解析：filter鏈按序執(zhí)行，fps在前，scale在后；若需先縮放可減少到scale=960:540,fps=30。9.在MPEGDASH中，@startWithSAP="1"表示A.每個Segment開頭都是IDR??B.每個Segment開頭都是BLA??C.每個Segment開頭都是CRA??D.隨機接入點間隔小于1秒答案：A解析：SAP=1即IDR幀，保證無參考依賴；BLA=2，CRA=3，與秒數(shù)無關(guān)。10.使用Three.js加載glTF2.0模型時，若出現(xiàn)“RGBE”貼圖警告，說明A.貼圖尺寸非2次冪??B.使用HDR但未開啟PMREM??C.貼圖通道不足??D.法線貼圖未標(biāo)準(zhǔn)化答案：B解析：RGBE為HDR環(huán)境貼圖，Three.js需生成預(yù)過濾Mipmap（PMREM）才能正確采樣，否則報警告。二、多項選擇題（每題3分，共15分；多選少選均不得分）11.下列技術(shù)可有效降低360°全景視頻傳輸帶寬的有A.立方體貼圖投影??B.分塊視角依賴流（TilebasedHEVC）??C.背景語音降噪??D.ERP到CMP轉(zhuǎn)碼??E.基于FOV的動態(tài)碼率分配答案：ABE解析：C與視頻壓縮無關(guān)；D只是格式轉(zhuǎn)換，不直接降帶寬；A、B、E通過減少無效區(qū)域數(shù)據(jù)或按需傳輸實現(xiàn)節(jié)省。12.在數(shù)字音頻重采樣中，以下屬于“抗混疊”前置措施的有A.低通濾波截止至新奈奎斯特頻率??B.采用Kaiser窗FIR??C.提升采樣率至192kHz??D.使用線性插值??E.加入白噪聲抖動答案：AB解析：C是過采樣，非抗混疊；D線性插值無濾波；E抖動用于抑制量化噪聲，與混疊無關(guān)。13.關(guān)于WebRTC的NACK反饋，正確的有A.使用RTCP報文類型205??B.攜帶丟失序列號列表??C.可觸發(fā)FEC重傳??D.由接收端發(fā)送??E.與PLI用途相同答案：ABD解析：NACK為RTCPGenericNACK（FMT=1，PT=205），列出丟包序號；FEC重傳由發(fā)送端策略決定，非NACK直接觸發(fā)；PLI請求關(guān)鍵幀，用途不同。14.在OpenCV中執(zhí)行“cv::undistort”所需參數(shù)至少包括A.相機內(nèi)參矩陣??B.畸變系數(shù)向量??C.旋轉(zhuǎn)矩陣R??D.新內(nèi)參矩陣??E.圖像尺寸答案：AB解析：undistort基于Brown模型，僅需原內(nèi)參與畸變系數(shù)；R與P為可選，用于立體校正；新內(nèi)參可缺省。15.下列屬于“可編程渲染管線”特征的有A.頂點著色器可寫gl_Position??B.光柵化階段可自定義??C.片段著色器可丟棄片元??D.幾何著色器可生成新圖元??E.模板測試階段可編程答案：ACD解析：光柵化與模板測試為固定硬件階段，不可編程；頂點、幾何、片段著色器均可編程。三、判斷題（每題1分，共10分；正確打“√”，錯誤打“×”）16.PNG支持16bit/通道的HDR圖像存儲。答案：×解析：PNG最大16bit/通道，但無HDR亮度語義，不能存儲線性浮點或PQ曲線，故不被視為HDR格式。17.在Python中，numpy.array([255,127,0],dtype=uint8)+1的結(jié)果為array([256,128,1],dtype=uint8)。答案：×解析：uint8溢出取模，256→0，結(jié)果應(yīng)為[0,128,1]。18.使用AdobePremiere導(dǎo)出“HQ1080p29.97”預(yù)設(shè)時，默認(rèn)音頻采樣率為48kHz。答案：√解析：廣播級預(yù)設(shè)遵循SMPTE標(biāo)準(zhǔn)，48kHz為默認(rèn)。19.在Blender的Cycles引擎中，GlassBSDF的“Roughness”參數(shù)控制透射模糊，不影響反射。答案：×解析：Cycles采用微表面模型，Roughness同時模糊反射與透射。20.基于深度學(xué)習(xí)的圖像超分模型EDSR取消了BatchNorm層，以減少顯存占用并提升細(xì)節(jié)。答案：√解析：EDSR論文指出，移除BN可節(jié)省約40%顯存，避免紋理過度平滑。21.HTTPFLV協(xié)議基于ChunkedTransferEncoding，因此天然支持低延遲直播。答案：√解析：HTTPFLV復(fù)用HTTP/1.1chunked，可邊生成邊發(fā)送，實現(xiàn)低延遲。22.在數(shù)字圖像中，高斯核大小為5×5且σ=1時，其可分離為兩個一維卷積，計算量從25次乘/像素降至10次乘/像素。答案：√解析：5+5=10次乘法，優(yōu)于二維卷積25次。23.WebAssembly的內(nèi)存模型采用“線性內(nèi)存”且按頁大小4KB對齊，最大可達(dá)4GB。答案：√解析：Wasm1.0規(guī)定頁64KB，但主流瀏覽器實現(xiàn)為4KB頁，上限4GB。24.在Photoshop中，將圖層混合模式設(shè)為“差值”后，純黑像素與任何顏色疊加結(jié)果不變。答案：√解析：差值計算|AB|，B=0則輸出A。25.使用Audacity生成1kHz正弦波，若項目采樣率為44.1kHz，則每周期采樣點數(shù)為44.1個。答案：×解析：44100/1000=44.1，非整數(shù)，實際周期為44或45交替，存在抖動。四、填空題（每空2分，共20分）26.HEVC的變換單元TU最大尺寸為______，最小為______。答案：32×32，4×4解析：HEVC支持4×4至32×32的整數(shù)DCT/DST變換。27.在CSS中，將元素旋轉(zhuǎn)45度并沿Z軸放大1.5倍的復(fù)合變換函數(shù)為transform:______。答案：rotateZ(45deg)scale3d(1,1,1.5)解析：rotateZ控制繞Z軸旋轉(zhuǎn)，scale3d可單獨放大Z，但二維元素Z向放大無視覺影響，考題考察語法。28.若某音頻文件比特率為128kb/s，時長3分30秒，則其大小約為______MB（保留1位小數(shù)）。答案：3.3解析：128×210÷8÷1024≈3.3MB。29.在OpenGL中，將紋理坐標(biāo)超出[0,1]的部分設(shè)置為“鏡像重復(fù)”的參數(shù)為GL______。答案：GL_MIRRORED_REPEAT解析：OpenGL1.4引入，常用于天空盒無縫采樣。30.使用FFmpeg將input.mp4轉(zhuǎn)碼為H.265并限制最大碼率1Mbps、緩沖區(qū)大小2Mbps的命令參數(shù)為______。答案：c:vlibx265b:v1Mmaxrate1Mbufsize2M解析：x265支持VBV參數(shù)，bufsize需為maxrate的12倍。31.在數(shù)字圖像處理中，Sobel算子模板Gx=______，Gy=______。答案：[101;202;101]、[121;000;121]解析：標(biāo)準(zhǔn)3×3Sobel模板，分水平與垂直。32.若某顯示器色域覆蓋100%sRGB，其白點坐標(biāo)為(x,y)=______。答案：(0.3127,0.3290)解析：CIED65標(biāo)準(zhǔn)白點。33.在Maya中使用Arnold渲染器，將漫反射采樣數(shù)設(shè)為3，鏡面反射采樣數(shù)設(shè)為4，則總攝影機采樣數(shù)為______。答案：12解析：Arnold5.x采用平方采樣，3×4=12。34.基于TCP的HLS切片，推薦的最小EXTXTARGETDURATION為______秒，以保證編碼器緩沖兼容。答案：2解析：AppleHLS規(guī)范要求整數(shù)秒，且不小于1秒，主流直播取2秒平衡延遲與緩存。35.在Python中，使用Pillow將圖像轉(zhuǎn)為單通道并獲取最小像素值的代碼片段為：______。答案：min(Image.open('a.png').convert('L').getdata())解析：convert('L')轉(zhuǎn)灰度，getdata()返回序列，min()取最小值。五、簡答題（每題8分，共24分）36.描述“基于光流法的幀率上轉(zhuǎn)換”核心步驟，并指出其與傳統(tǒng)線性插值相比的優(yōu)缺點。答案：步驟：1)對相鄰兩幀I_t、I_{t+1}計算雙向光流場F_{t→t+1}、F_{t+1→t}；2)在中間虛擬時刻t+0.5，以前向光流將I_twarp至I_{mid}，后向光流將I_{t+1}warp至I'_{mid}；3)使用遮擋檢測（如前后向一致性檢驗）生成置信圖M；4)基于置信圖對I_{mid}與I'_{mid}做混合，并對遮擋區(qū)域采用背景填充或運動矢量外推；5)去塊、去重影后輸出。優(yōu)點：保持運動邊緣銳利，減少運動抖動；適合高速運動場景。缺點：計算量大，需GPU加速；光流誤差會在遮擋區(qū)產(chǎn)生偽影；對劇烈運動或光線變化敏感。37.說明WebCodecsAPI在瀏覽器端實現(xiàn)“零拷貝”硬解渲染的關(guān)鍵技術(shù)鏈，并給出偽代碼。答案：技術(shù)鏈：1)使用VideoDecoder配置hardwareAcceleration='preferhardware'；2)解碼輸出VideoFrame對象，其底層為GPU紋理（如DMABuf或IOSurface）；3)通過importTexture()將VideoFrame綁定到WebGL紋理，無需CPU回讀；4)WebGL繪制到Canvas，Canvas與屏幕合成器共享同一GL上下文，實現(xiàn)零拷貝。偽代碼：```javascriptconstinit={output:(frame)=>{gl.bindTexture(gl.TEXTURE_2D,tex);gl.importTexture(frame);//零拷貝gl.drawArrays(...);frame.close();},error:e=>console.error(e)};constdecoder=newVideoDecoder(init);decoder.configure({codec:'vp09.00.10.08',hardwareAcceleration:'preferhardware'});fetch('chunk.ivf').then(r=>r.arrayBuffer()).then(buf=>{letchunks=muxer.parse(buf);chunks.forEach(c=>decoder.decode(c));});```38.解釋“神經(jīng)輻射場”（NeRF）為何需要位置編碼（PositionalEncoding），并給出數(shù)學(xué)表達(dá)式。答案：NeRF用MLP擬合5D函數(shù)F_Θ(x,d)→(c,σ)。若直接將xyzθφ作為輸入，高頻細(xì)節(jié)（紋理、鏡面）會被MLP頻譜偏差平滑掉。位置編碼將坐標(biāo)映射到高維正余弦族，增強網(wǎng)絡(luò)對高頻變化敏感度。表達(dá)式：γ(p)=[sin(2^0πp),cos(2^0πp),…,sin(2^{L1}πp),cos(2^{L1}πp)]對xyz取L=10，共60維；對視角d取L=4，共24維。實驗表明，移除位置編碼后，NeRF在BlenderSynthetic數(shù)據(jù)集的PSNR下降約10dB，細(xì)節(jié)丟失嚴(yán)重。六、綜合應(yīng)用題（共31分）39.（15分）某4K60fps游戲直播需同時推流至Twitch（1080p6Mbps）與抖音（720p2Mbps）?，F(xiàn)有硬件為RTX3060+Ryzen5600X，軟件棧為OBS28+NVENCH.264。請設(shè)計“一源多碼率”方案，要求：a)采用FFmpeg濾鏡實現(xiàn)一次解碼、多次縮放、多碼率輸出；b)給出完整命令，并解釋關(guān)鍵參數(shù)；c)說明如何通過lookahead與AQ提升畫質(zhì)；d)計算總CPU與GPU占用理論值。答案：a)方案：OBS輸出“高級”模式，錄制成無損MKV，F(xiàn)Fmpeg讀取原始4K60fps，使用split+scale+encode并行。b)命令：```bashffmpeghwaccelcudahwaccel_output_formatcudai4k60.mkv\filter_complex\"[0:v]split=2[s0][s1];\[s0]scale_npp=1920:1080:interp=lanczos[v0];\[s1]scale_npp=1280:720:interp=lanczos[v1]"\map"[v0]"map0:ac:vh264_nvencb:v6Mmaxrate6Mbufsize12M\rc:vvbr_hqcq18spatialaq1temporalaq1lookahead32g120\map"[v1]"map0:ac:vh264_nvencb:v2Mmaxrate2Mbufsize4M\rc:vvbr_hqcq22spatialaq1temporalaq1lookahead32g120\ftee\"[select=\'v:0,a\':f=flv]rtmp://live.twitch.tv/app/{key}|\[select=\'v:1,a\':f=flv]rtmp:///app/{key}"```關(guān)鍵參數(shù)：scale_npp利用NVIDIAGPUlanczos縮放；vbr_hq+CQ兼顧質(zhì)量與碼率；spatialaq提升暗部細(xì)節(jié)；lookahead32幀優(yōu)化場景切換；g120對應(yīng)2秒GOP。c)lookahead通過前向分析幀復(fù)雜度，提前調(diào)整QP；AQ（AdaptiveQuantization）根據(jù)紋理能量局部調(diào)整量化強度，減少塊效應(yīng)。d)理論占用：解碼：4K60fpsHEVC硬件解碼，GPU5%；縮放：兩次lanczos1080p+720p，NPP并行，GPU10%；雙路NVENC：RTX3060含1個編碼器，同時編碼兩路需分時復(fù)用，總負(fù)載約80%；CPU：FFmpeg主線程僅調(diào)度，占用<5%。綜上，GPU總負(fù)載約95%，CPU<10%，滿足直播。40.（16分）閱讀以下Python代碼，回答問題。```pythonimportcv2,numpyasnp,torch,torch.nnasnnfromkornia.geometryimportwarp_perspectiveclassStitcher(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.feature=cv2.SIFT_create()self.matcher=cv2.BFMatcher()defforward(self,img1,img2):gray1=cv2.cvtColor(img1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)gray2=cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)kp1,des1=self.feature.detectAndCompute(gray1,None)kp2,des2=self.feature.detectAndCompute(gray2,None)matches=self.matcher.knnMatch(des1,des2,k=2)good=[]form,ninmatches:ifm.distance<0.75n.distance:good.append(m)src_pts=np.float32([kp1[m.queryIdx].ptformingood]).reshape(1,2)dst_pts=np.float32([kp2[m.trainIdx].ptformingood]).reshape(1,2)H,_=cv2.findHomography(src_pts,dst_pts,cv2.RANSAC,5.0)H_tensor=torch.tensor(H,dtype=tor