2025年数字媒体技术专业考试卷及答案

2025年数字媒体技术专业考试卷及答案一、单项选择题（每题2分，共20分。每题只有一个正确答案，错选、多选、漏选均不得分）1.在H.266/VVC编码框架中，引入了“多类型树划分（MTT）”技术，其最大划分深度为A.4  B.5  C.6  D.7答案：C解析：VVC将CTU允许继续二叉树加三叉树划分，最大深度扩展到6层，比HEVC多两层，从而支持更灵活的局部编码结构。2.使用WebGL2.0绘制一条厚度可变的3D曲线，最节省带宽的做法是A.在片段着色器里沿法向挤出像素 B.几何着色器生成三角形条带 C.预生成多段圆柱体模型 D.将曲线转为矢量纹理答案：B解析：几何着色器可在GPU侧实时生成面向视口的三角形条带，避免CPU端高模数据上传，同时保证厚度连续变化。3.在Unity2022.3URP管线中，实现基于物理的次表面散射（SSS）效果，官方推荐使用的组件是A.StackLitShader B.LitShader+SSSPass C.ShaderGraph的SubsurfaceScatteringNode D.PostProcessStackV2SSS答案：C解析：ShaderGraph14.x已内置SubsurfaceScatteringNode，可直接在URP中采样扩散剖面，无需手写DeferredPass。4.一张4096×4096的RGBA16Float纹理，开启DXT5压缩后，在显存中的理论大小约为A.32MB B.64MB C.128MB D.256MB答案：A解析：DXT5每4×4块占128bit，原图共(4096/4)^2=1M块，128bit=16B，故16MB；RGBA16Float未压缩为64MB，压缩比4∶1。5.在基于神经辐射场（NeRF）的重建流程中，位置编码（PositionalEncoding）的主要作用是A.降低网络参数量 B.增强高频细节表达 C.加速体素采样 D.抑制浮动伪影答案：B解析：NeRF使用高频正弦位置编码将低维坐标映射到高维空间，使MLP可拟合高频纹理，否则网络倾向输出平滑模糊结果。6.若要在Android13设备上实现120fps可变刷新率渲染，必须调用的AndroidAPI是A.setFrameRate() B.setPreferredRefreshRate() C.setVsyncRate() D.setSWAPINTERVAL()答案：A解析：Android11+引入setFrameRate，可在Surface级别向系统申请确切帧率，系统综合决策后切换刷新率。7.在数字图像取证中，检测“复制移动”篡改最鲁棒的特征通常选用A.SIFT B.LBP C.Haar D.Gabor答案：A解析：SIFT具备旋转、缩放、光照不变性，可在被复制区域经历几何变换后仍匹配，故为复制移动检测首选。8.使用Audacity对一段48kHz采样、16bit深度的单声道音频进行“变速不变调”处理，算法底层最可能采用A.WSOLA B.PSOLA C.PhaseVocoder D.TDPSOLA答案：C解析：PhaseVocoder在频域拉伸/压缩时间轴，同时保持音高，适合音乐信号；WSOLA侧重语音，TDPSOLA需基音检测。9.在MPEGDASH自适应流中，下列描述符合“@segmentAlignment=true”语义的是A.不同码率分片的GOP边界严格对齐 B.音/视频分片时间戳对齐 C.分片字节长度相等 D.分片包含IDR帧答案：A解析：segmentAlignment保证多码率间可无缝切换，要求GOP头对齐，否则播放器切换会出现花屏。10.在WebXRAR场景中，若需将虚拟物体“锚定”到真实桌面平面，浏览器内部首先调用的算法是A.RANSAC平面检测 B.LucasKanade光流 C.CNN深度估计 D.SLAM回环检测答案：A解析：WebXR的XRPlaneDetection基于特征点云+RANSAC拟合平面，得到可放置锚点的Pose。二、多项选择题（每题3分，共15分。每题至少有两个正确答案，多选、少选、错选均不得分）11.关于AV1编码工具，下列选项中属于“帧间预测”新增特性的有A.WarpedMotion B.OBMC C.CDEF D.GMV答案：A、B、D解析：CDEF为环路滤波，不属于预测；WarpedMotion、OBMC、GlobalMotionVector（GMV）均为AV1帧间预测新工具。12.在基于MetaHuman的虚拟人实时驱动流程中，LiveLinkFaceapp通过ARKit提供的blendshape索引包含A.JawOpen B.TongueOut C.EyeBlink_L D.BrowInnerUp答案：A、C、D解析：ARKit52形变不包含TongueOut，需额外tonguerig映射。13.使用PyTorch训练StyleGAN3时，下列操作可有效减少“相位伪影（phaseartifacts）”A.增加translationaugmentation B.使用filteredorequivariantlayers C.提高判别器学习率 D.降低生成器深度答案：A、B解析：StyleGAN3引入等变卷积与滤波采样，配合平移增广可抑制相位伪影；单纯提高判别器学习率反而导致不稳定。14.在HDR10+元数据中，用来描述“场景级亮度变化”的语法元素有A.targeted_system_display_maximum_luminance B.average_maxrgb C.maxscl D.distribution_maxrgb_percentiles答案：B、C、D解析：A为静态主控监视器信息，B、C、D为每场景可变的亮度统计，用于色调映射。15.在UnrealEngine5的Nanite虚拟几何系统中，被自动排除在微多边形渲染之外的元素有A.蒙皮网格体 B.半透明材质 C.使用WorldPositionOffset的物体 D.实例化静态网格体答案：A、B、C解析：Nanite仅支持不透明、刚性网格；蒙皮、半透明、WPO材质会回退传统管线。三、填空题（每空2分，共20分）16.在WebRTC的GCC拥塞控制算法中，接收端通过________字段将丢包率反馈给发送端，字段定义于RTCP________报文。答案：fractionlost；RR（ReceiverReport）解析：RFC3550规定RR报文携带8bitfractionlost，GCC据此计算基于丢包的带宽。17.使用FFmpeg将8K60fps的YUV420p10le序列编码为HEVCMain10，命令中必须显式加入参数“pix_fmt________”以保证10bit输入被识别。答案：yuv420p10le解析：若省略，FFmpeg默认转8bit，导致色带；显式指定可激活Main10profile。18.在OpenGLES3.2中，若启用“primitiveboundingbox”扩展，可在________着色器中输出gl_BoundingBox[]，用于________剔除。答案：几何；tilebaseddeferred解析：TBR架构利用边界盒提前剔除不可见图元，降低片段负载。19.数字水印常用QIM（QuantizationIndexModulation）嵌入，其鲁棒性主要依赖于________步长，而感知透明性由________函数控制。答案：量化；感知掩蔽解析：大步长提高鲁棒但易感知，掩蔽函数根据人眼对比度灵敏度调整步长。20.在基于傅里叶切片定理的CT反投影重建中，频域补零称为________滤波，可抑制________伪影。答案：RamLak；条纹解析：RamLak为斜坡滤波，补偿低频过采样，抑制星状条纹。四、判断改错题（每题2分，共10分。先判断对错，若错则划线改正，不改正不得分）21.在Vulkan中，descriptorset一旦绑定便不可在帧内再更新。答案：错。descriptorset可在帧内通过vkUpdateDescriptorSets动态更新，只要保证主机与GPU同步。22.使用HDRP的RayTracing阴影时，必须将场景摄像机的RenderingPath设置为Deferred。答案：错。HDRP的RayTracing阴影可在Forward或Deferred下启用，只要ShaderVariant支持。23.在数字图像的直方图均衡化过程中，映射函数一定是单调不减的。答案：对。单调性保证灰度级不逆序，避免伪轮廓。24.在Python中调用librosa.load(path,sr=None)会强制重采样到22050Hz。答案：错。sr=None时保留原采样率；sr=22050才重采样。25.基于深度学习的视频超分模型EDVR在“对齐模块”中使用的是光流估计网络PWCNet。答案：对。EDVR采用PWCNet做帧间对齐，再经可变形卷积精修。五、简答题（每题8分，共24分）26.简述在WebGPU标准下实现GPUDriven渲染管线的三大关键步骤，并指出与传统WebGL的差异。答案：（1）GPU端剔除：使用ComputeShader对场景图元做视锥+遮挡剔除，输出可见索引缓冲；WebGL需CPU回读。（2）间接绘制：WebGPU支持multidrawIndirect，CPU仅提交一次命令，参数由ComputeShader写入GPUBuffer；WebGL需多次drawArraysInstanced。（3）绑定组复用：WebGPU的bindgroup可动态索引，材质参数打包进数组，避免每物体切换；WebGL需频繁glUniform。差异：WebGPU允许Compute+Graphics队列并行，CPU零开销；WebGL受限于单一GL命令队列，需CPU遍历。27.说明NeRF训练过程中“分层采样（HierarchicalSampling）”的数学思想，并给出粗网络与细网络损失函数表达式。答案：思想：先对每条射线在[tn,tf]均匀采样Nc点，用粗网络预测密度σc与颜色cc，按权重wc=exp(−∫tntiσc(s)ds)构造分段常数概率分布，再重要性采样Nf点送入细网络，使采样密度与可见性匹配。损失：L=Σr‖Cgt(r)−Σi=1Nc+NiTiαici‖²，其中Ti=exp(−Σj=1i−1σjδj)，αi=1−exp(−σiδi)。粗网络与细网络共享同一L2光度损失，联合优化。28.概述在Android平台使用Camera2API实现“零快门延迟（ZSL）”拍照的完整数据通路，并指出内存队列长度设计依据。答案：通路：1.应用创建ImageReader设置为PRIVATE格式+ZSL目标Surface；2.CameraDevice创建ReprocessCaptureSession，将ZSL输出绑定到InputSurface；3.预览帧持续入队到SurfaceTexture环形缓冲（一般5~8帧）；4.用户按下快门，应用构造ReprocessRequest，从队列选取最近帧作为输入，重新走3A+ISP后处理，生成JPEG/RAW；5.结果通过CaptureCallback返回。队列长度：依据帧率30fps与人眼反应时间200ms，需缓存6帧；同时考虑内存带宽，每帧YUV42012MP约18MB，6帧108MB，在LPDDR5带宽内可接受。六、计算与推导题（共31分）29.（10分）已知某1080p30fps视频序列采用YUV4208bit采样，经AV1编码后平均码率1.2Mbps，求其压缩比，并估算PSNR=38dB时的每像素比特数bpp。答案：原始码率=1920×1080×1.5×8×30=0.746Gbps；压缩比=746/1.2≈621:1。bpp=1.2×10⁶/(1920×1080×30)=0.019bit/pixel。30.（10分）在UnityShaderGraph中，使用PBRMaster节点渲染金属度0.8、粗糙度0.3的材质，若入射光为RGB(2,2,2)的白光，法线与半程向量夹角θ=30°，求镜面反射BRDF值（CookTorrance简化版，忽略几何遮蔽）。答案：F0=0.04+0.8×(1−0.04)=0.808；F=F0+(1−F0)(1−cosθ)^5=0.808+0.192×0.06