多媒體是什麼，多媒體技術主要研究內容是什麼?下面請大家跟yjbys小編一起來看看最新的多媒體認證最新考試題吧，希望對大家有所幫助!
1.什麼是媒體?分為哪幾類?請舉例說明之。多媒體技術主要研究哪一類媒體?
媒體是資訊表示、儲存和傳播的載體。
分為感覺媒體、表示媒體、表現媒體、儲存媒體和傳輸媒體。
多媒體技術主要研究表示媒體。事實上也涉及其它型別媒體，例如表現媒體、儲存媒體、傳輸媒體。
2.什麼是多媒體技術?
多媒體技術是指計算機綜合處理文字、圖形、影象、聲音、視訊等資訊的技術。
3.多媒體技術的主要特性有哪些?
多樣性、整合性、實時性、互動性。
5.多媒體系統由哪幾部分組成?
答：多媒體外圍裝置、多媒體計算機硬體系統、多媒體核心系統、媒體制作平臺與工具、多媒體創作系統、多媒體應用系統。
6.多媒體軟體包括哪幾類?
答：多媒體系統軟體、多媒體素材創作軟體、多媒體應用系統開發軟體、多媒體應用軟體。
7.獲取多媒體素材的途徑有哪幾種?
答：完全計算機創作、通過網路或外接裝置獲取、通過現有的電子多媒體素材庫獲取。
簡述題
1.計算機中分別是如何輸入、表示、儲存、處理和輸出圖形(向量圖)和影象(點陣圖)的?
對於圖形(向量圖)。採用鍵盤或滑鼠輸入，儲存繪圖操作，按照計算機圖形學涉及的技術進行處理，通過執行繪圖操作將圖形轉換為點陣圖形式輸出
對於影象(點陣圖)。採用掃描器、數碼相機、數碼攝像機輸入，以影象畫素點陣形式儲存，按照點陣形式處理，通過將點陣對映到輸出裝置進行輸出
2.什麼是向量圖形?什麼是點陣圖影象?它們各自有何優缺點?
向量圖形：圖形(向量圖)是用一系列計算機指令來表示一幅圖，如畫點、畫線、畫曲線、畫圓、畫矩形等。
優點：
儲存和傳輸時資料量較小;縮放、旋轉、移動圖形不會失真，能保證質量(可無級縮放);適合管理圖形的每一部分;編輯方便;圖塊可重用
缺點：
圖形重生成花費時間較長 ;不適合描述彩色影象
點陣圖影象：將一幅影象在空間上離散化為多個畫素，每個畫素用若干個二進位制位來指定其顏色、亮度和屬性
點陣圖的優點
顯示速度快;表現力強，可適於任何自然影象，細膩、層次多、細節豐富;真實世界的影象可以通過掃描器、數碼相機、數碼攝像機等裝置方便地轉化為點陣圖
點陣圖的缺點
儲存和傳輸時資料量比較大;縮放、旋轉時演算法複雜且容易失真
3.為什麼圖形儲存和傳輸時資料量較小?
因為圖形是以計算機繪圖指令的方式儲存和傳輸的
4.為什麼圖形可無級縮放，縮放、旋轉、移動圖形不會失真，能保證質量?
因為圖形是以計算機繪圖指令的方式進行處理的
5.為什麼圖形不適合描述彩色影象?
因為彩色影象通常具有比較複雜的畫素顏色變化，難以使用較為簡單的繪圖指令進行描述
6.為什麼影象儲存和傳輸時資料量比較大?
因為影象是以畫素點陣列方式儲存和傳輸的
7.為什麼影象縮放、旋轉時演算法複雜且容易失真?
因為影象是以畫素點陣列方式儲存和傳輸的
8.向量圖是否需要取樣、量化、編碼?為什麼?
答：向量圖在表示方式上採用數學描述，因此在表示、儲存、處理時不需要取樣、量化和編碼
9.向量圖在顯示器上顯示時與點陣圖有何不同?
答：向量圖檔案記錄的是一組描述點、線、面等幾何圖形的大小、形狀、及其位置、維數以及其他屬性的指令集合，如果要將向量圖檔案中記錄的圖形顯示在顯示器上，需要對這些圖形指令進行解釋或者說要進行運算，將這些圖形形狀被轉換成點陣圖。所以，在顯示器上，所有幾何圖形是通過演算法得到的
10.如何將向量圖轉換為點陣圖?
答：由向量圖轉換成點陣圖採用光柵化技術
11.怎樣將點陣圖轉換為向量圖?
答：由點陣圖轉換成向量圖用跟蹤(tracing)技術
12.試述各種顏色模型的概念和用途(RGB、CMYK、HSL、Lab、YUV、YIQ、Index、Grayscale、Binary)
RGB：相加混色模型。利用紅、綠、藍三基色相加得到不同的顏色。用於顯示裝置
CMYK：相減混色模型。在理論上，絕大多數顏色都可以用三種基本顏料(青色cyan、品紅magenta、和黃色yellow)按一定比例混合得到。由於彩色墨水和顏料的化學特性，用等量的三基色得到的黑色不是真正的黑色，因此在印刷術中常加一種真正的黑色(black ink)形成CMYK顏色模型。用於列印裝置
HSL：以色調、飽和度、亮度表達顏色。用於人眼，適合於人眼感知
Lab：L*a*b 顏色模型是在 1931 年國際照明委員會 (CIE) 制定的顏色度量國際標準模型的基礎上建立的。1976 年，該模型經過重新修訂並命名為 CIE L*a*b。
L*a*b 顏色模型下所生成的顏色與所使用的裝置無關，就是無論使用的是顯示器、印表機、計算機或掃描器等何種裝置去建立或輸出影象，影象的.顏色都是一致的
與其他色彩模式相比，Lab模式所定義的色彩最多，而且與光線及裝置無關，所以在一些影象處理軟體如Photoshop中，Lab模式可以用作為在不同顏色模式之間轉換時使用的中間顏色模式(用途)
在處理速度上，Lab色彩模式與RGB模式同樣快，比CMYK模式快很多。Lab色彩模式通常用於處理Photo CD影象、單獨編輯影象中的亮度和顏色值、在不同系統間轉移影象以及列印輸出(速度)
由於Lab模式的影象在轉換成CMYK模式時其色彩不會丟失或被替換。因此，避免色彩損失的最佳方法是應用Lab模式編輯影象，再轉換為CMYK模式列印輸出(轉換效果)
YUV：將顏色轉換為亮度(Y)和色差(U，V)。亮度訊號Y解決了彩色電視機與黑白電視機的相容問題;大量實驗表明：人眼對彩色影象細節的分辨本領比對黑白的低得多，因此對色度訊號U、V，可以採用“大面積著色原理”。數字化後通常為Y:U:V=4:1:1(或者是Y:U:V=4:2:2)。用於彩色電視
YIQ：將顏色轉換為亮度(Y)和色差(I，Q)。
Y是亮度，I和Q為色差訊號，但與U、V不同，區別是色度向量圖的位置不同。Q、I為互相正交的座標軸，它與U、V正交軸之間有33度的夾角。I代表紅、黃之間顏色，Q代表藍與紫之間顏色
優點
亮度訊號Y解決了彩色電視機與黑白電視機的相容問題;
利用人眼的彩色視覺特性，可降低數字彩色影象所需要的儲存容量。實驗表明：人眼分辨紅、黃之間顏色變化的能力最強，而分辨藍與紫之間顏色變化的能力最弱
用於彩色電視
Index：用8bit描述，最多可以使用256種顏色，採用調色盤方式實現。
當將一個其他色彩的影象轉換為索引色彩模式時，軟體通常會構建一個調色盤存放索引影象中的顏色。如果原影象中的一種顏色沒有出現在調色盤中，程式會在這個調色盤上選取已有顏色中最相近的顏色或使用已有顏色模擬這種顏色
在索引色彩模式下，由於限制了調色盤中顏色的數目，因而可以減小檔案的大小，同時基本上不影響視覺效果
Grayscale：灰度模式。同樣用8bit描述，最多使用256級灰度來表現影象，影象中的每個畫素有一個0(黑色)到255(白色)之間的亮度值。灰度值也可以用黑色油墨覆蓋的百分比來表示(0%表示白色，100%表示黑色)。使用灰度模式，使得能夠較好地表現出單色圖的影象層次
Binary：二值模式的影象是由一個個黑色和白色的畫素點組成的，就是每一個畫素用1bit來表示，其實1bit只能表示有點和無點兩種狀態。二值模式主要用於早期不能識別顏色和灰度的裝置
13.簡述影象解析度與顯示解析度的異同，在顯示一幅影象時它們之間的關係
影象解析度：構成影象的畫素總數，以水平和垂直的畫素表示。組成點陣圖影象的畫素越多，則解析度越高，影象質量就越好。但所需要儲存的資料量也就越大
顯示解析度：在某種顯示方式下，在螢幕上最大的顯示區域中，可顯示的畫素總數。同樣以水平和垂直的畫素表示，同樣大小顯示屏能夠顯示的畫素越多，說明顯示裝置的解析度越高，顯示的影象質量也就越高。(640×480，1024 × 768)
當影象解析度大於顯示解析度時，在顯示器上只能顯示影象的一部分。反之，影象只佔顯示器一部分
14.寫出點陣圖影象資料量的計算公式, 用它計算出一幅解析度為1024*768的真彩色影象的儲存量
點陣圖影象資料量計算公式：B=(h*w*c)/8(Byte)。其中，h：垂直解析度，w：水平解析度，c：顏色深度
一副大小為1024*768的真彩色影象資料量為：B=(1024×768×24)/8=2359296位元組
1.什麼叫做聽閾?什麼叫做痛閾?
聽閾：人能聽到的最低聲壓級
痛閾：當聲壓級增大到一定強度時，人耳會感到不適或疼痛
2.什麼叫做掩蔽效應?什麼叫做頻域掩蔽?什麼叫做時域掩蔽?
掩蔽效應：一種頻率的聲音阻礙聽覺系統感受另一種頻率的聲音的現象
頻域掩蔽：指一個強純音會掩蔽在其附近同時發聲的弱純音
時域掩蔽：指在時間上相鄰的聲音之間也有掩蔽現象
3.什麼叫做取樣?什麼叫做量化?什麼叫做均勻量化?什麼叫做非均勻量化?
取樣：將聲音訊號在時間上離散化，即每隔相等的一段時間抽取一個訊號樣本
量化：將連續的訊號幅度離散化
如果幅度離散化時的劃分是等間隔的，稱為線性量化，否則為非線性量化
4.聲音訊號通過取樣、量化和編碼數字化，其中量化位數(取樣精度)可採用8位、16位、32位等，得到不同質量的音訊訊號。與此相比，影象訊號也是通過取樣、量化和編碼數字化，其量化位數(取樣精度)是多少?為什麼不同於聲音數字化需要有不同的量化位數?
影象訊號的量化位數一般是8位
由於人眼只能識別26=64種左右的不同亮度，8位量化位數已經可以表達28=256種不同亮度。採用8位量化位數已經足夠
對於聲音，人們能夠感知的幅度跨度較大，採用較大的量化位數可以更好地保證量化後聲音訊號的質量
5.樣本精度為8位的信噪比等於多少分貝?
假設Vnoise=1，取樣精度為8位表示Vsignal=28，SNR=20lg(256)=48分貝
1.Huffman編碼效率能否達到資訊熵?何時能夠達到資訊熵?
Huffman編碼一般無法達到資訊熵，但可以很接近資訊熵
如果要求Huffman編碼達到資訊熵，需要在很特殊的條件下才可能
2.算術編碼不按照符號概率劃分區間而是均分割槽間，是否可行?是否影響解碼?有何影響?
仍然可以對於訊息進行編碼，且不影響解碼。但由於其沒有考慮符號在訊息中出現的概率，使得編碼值的有效位數較長，達不到最優的編碼目的
3.算術編碼的解碼是否可以一直進行下去?如何停止?
理論上說，算術編碼的解碼可以一直進行下去。
為了正確解碼，需要在算術編碼中新增終止符，以便在遇到終止符時停止解碼。
4.在預測編碼中，對於視訊中連續的多幀影象，上下幀之間通常具有部分相同內容，如背景和靜止的物體，可以預計在一定的時間內將不會發生變化。預測編碼利用前面的幀對於下一幀進行預測，並對於下一幀的實際值和預測值的差值進行編碼，達到壓縮的目的。為什麼這樣可以達到壓縮的目的?
差值可能為0，或者較小，因此可以使用較少的位數表達。
5.在將DPCM預測編碼用於影象壓縮時，比較相鄰的兩個畫素，如果兩個畫素之間存在差異，將差異之處的差值傳送出去，若比較的畫素之間沒有差異，則不傳送差值。上述描述是否正確?
答1：正確。事實上是將前一畫素的值作為後一畫素的預測值
答2：不正確，沒有體現預測
6.預測編碼特點具有如下特點：要求資料傳輸速度很高;壓縮能力有限，為什麼?
答：需要前面多個訊號參與預測;預測差值不一定可以大量壓縮
7.變換編碼經常與量化一起使用，為什麼?
答：對於變換系數根據其重要性分別進行不同等級的量化以達到壓縮的目的
8.JPEG壓縮編碼中對於影象進行8×8分塊，為什麼不對於整個影象而是對於分塊影象分別進行編碼?
答：區域性影象的相關性比整體影象的相關性更強，同時可使得演算法標準化
9.在DCT變換中，取樣精度為P位(二進位制)，為什麼需要把[0，2P-1]範圍的無符號數變換成[-2P-1，2P-1]範圍的有符號數?然後作為正向離散餘弦變換的輸入，通過DCT變換，把能量集中在少數幾個係數上。
答：使得變換後的係數分佈於0的鄰域內，利於後續的熵編碼
