1、结合个人的使用体会，谈谈显卡的主要技术指标主要技术指标：最大分辨率：当一个图像被显示在屏幕上时，它是由无数小点组成的，它们被称为像素(Pixel)。
最大分辩率是指显示卡能在显示器上描绘点的最大数量，一般以“横向点数X 纵向点数”表示。
色深：像素描绘是的是屏幕上极小的一个点，每一个像素可以被设置为不同的颜色和亮度。
像素的每一种状态都是三种颜：红、蓝、绿所控制，当它们都处于最大亮度时，像素就呈现为白色,；反之，像素为黑色。
像素的颜色数称为色深，该指标用来描述显示卡能够显示多少种颜色，一般以多少色或多少bit色来表示，如8bit色深可以显示256种颜色，16bit色深可显示65536种颜色，称为增强色，24bit色深可以显示16M 种颜色,称为真颜色，所以色深的位数越高,所能看见的颜色就越多，屏幕上画面的质量就越好。
但色深增加时，也增大了显示卡所要处理的数据量，这就要求显示卡配有更大显示内存并具有更高的转换速率。
刷新频率：刷新频率是指图像在显示器上更新的速度，也就是图像每秒在屏幕上出现的帧数，单位为Hz （赫兹）。
刷新频率越高，屏幕上图像的闪烁感就越小，图像越稳定，视觉效果也越好。
一般刷新频率在75Hz以上时，人眼对影像的闪烁才不易查觉。
这个性能指标主要取决于显示卡上RAMDAC的转换速度。
显存：如果说显存带宽决定了显卡的性能，那么显存位宽就决定了显存带宽，因为在相同频率下，64位显存的带宽只有128位显存的一半，当遇到大量像素渲染工作时，因为显存位宽的限制会造成显存带宽的不足，最直接的后果就是导致传输数据的拥塞，速度明显下降屏幕更新频率(Vertical刷新Rate)指显示器每秒能对整个画面重复更新的次数，若此数值为72Hz，表示显卡每秒将送出72张画面讯号给显示器。
在显卡中的渲染管线包括很多，比如像素渲染管线、纹理渲染管线、顶点渲染管线等等，它们在显卡中起到各自的作用。
体会：同型号同容量的情况下，可以比较：1.显存位宽（越大越好）以及显存用料比如GDDR1/GDDR2/GDDR3；2.核心频率和显存频率（越高越好）如：256bit/256M与128bit/256M；3.显卡的速度，就是几点几纳秒（越小越好），一般显卡的速度只有查显卡的说明书才能得出。
2、举例说明中点画线法的基本原理并编程实现基本原理：直线y=k*x+b 可以写成y-k*x-b=0的形式；进而写成函数F(x,y)=y-k*x-b；注意在此要使得y的系数一定为正，这和我们以下讨论的直线和点的位置关系息息相关。
只有y的系数是正的时候，以下关系式才成立；如果y的系数是负的话，下面的关系式是相反的；当点在直线上方时，点的坐标带入函数,F(x,y)>0;当点在直线下方时，点的坐标带入函数,F(x,y)<0;当点在直线上时，点的坐标带入函数,F(x,y)=0;已知点P1(x0,y0)，P(x1,y1)并且都是整数坐标对。
令dx=x1-x0；dy=y1-y0；并且x1>x0恒成立，那么dx恒大于0；且k=dy/dx；方程y-k*x-b=0改写成y-(dy/dx)*x-b=0；最终函数F(x,y)=y*dx-x*dy-B；其中B=b*dx；我们讨论(1)0<k<=1的情况沿着x轴的方向，x的值每次加一个单位，我们需要判断的就是纵坐标是加1还是保持原值。
我们判断的依据是，当中点（直线与小正方形边点的交点所在边的中点）与直线的关系，通过上面讨论的关系式进行判断。
我们知道点(x0,y0)在直线上，带入函数，函数值等于0；我们将中点(x0+1,y0+0.5)带入函数F(x,y)中，F(x0+1,y0+0.5)=(y0+0.5)*dx-(x0+1)*dy-B=F(x0,y0)+0.5*dx-dy；其中F(x0,y0)=0；由于浮点数的出现会导致运算量的增大，我们令d=2*F(x,y),所以d0=dx-2*dy；当d0>0时,中点在直线的上方，我们选取中点下方的整数坐标对，即点(x0+1,y0)，也就是x++，而y 的值不变。
我们继续判断下一个中点(x0+2,y0+0.5),带入函数，d=2*F(x0+2,y0+0.5)=d0+(-2*dy)；其中d1=-2*dy看作是增量；当d0<=0时，中点在直线的下方，我们选取中点上方的整数坐标对，即点(x0+1,y0+1)；也就是x++，y++。
我们继续判断下一个中点(x0+2,y0+1.5),带入函数，d=2*F(x0+2,y0+0.5)=d0+2*(dx-dy)；其中d2=2*(dx-dy)看作是增量；(2)0>k>=-1的情况此时，情况有所不同，当沿着x轴，横坐标加单位1时，纵坐标在递减；所以d0=-dx-2*dy；当d0>0时，中点在直线上方，取中点下方的点，即x++,y- -; d1=-2*(dx+dy);当d0<=0时，中点在直线下方，取中点上方的点，即x++,纵坐标的值保持不变; d2=-2*dy;(3)k>1的情况此时，我们需要沿着y轴的方向，纵坐标加单位1，而横坐标在递增；我们需要判断的就是横坐标是加1还是保持原值。
我们判断的依据是，当中点（直线与小正方形边点的交点所在边的中点）与直线的关系，通过上面讨论的关系式进行判断。
编程实现：3、以四连通区域为例说明种子填充算法的基本原理。
种子填充算法又称为边界填充算法。
其基本思想是：从多边形区域的一个内点开始，由内向外用给定的颜色画点直到边界为止。
如果边界是以一种颜色指定的，则种子填充算法可逐个像素地处理直到遇到边界颜色为止。
这里的区域指已表示成点阵形式的填充图形，是像素的集合。
区域有两种表示形式：内点表示和边界表示，内点表示，即区域内的所有像素有相同颜色；边界表示，即区域的边界点有相同颜色。
区域填充指先将区域的一点赋予指定的颜色，然后将该颜色扩展到整个区域的过程。
区域填充算法要求区域是连通的。
区域可分为4向连通区域和8向连通区域。
4向连通区域指的是从区域上一点出发，可通过四个方向，即上、下、左、右移动的组合，在不越出区域的前提下，到达区域内的任意像素。
用这种方法填充的区域就称为四连通域；这种填充方法称为四向连通算法。
4、举例说明中点分割线段裁剪算法并编程实现。
算法：中点分割算法的大意是，首先对线段端点进行编码，并把线段与窗口的关系分为三种情况: 全在、完全不在和线段和窗口有交。
对前两种情况，进行一样的处理。
对于第三种情况，用中点分割的方法求出线段与窗口的交点。
即从p0点出发找出距p0最近的可见点A和从p1点出发找出距p1最近的可见点B，两个可见点之间的连线即为线段p0p1的可见部分。
从p0出发找最近可见点采用中点分割方法：先求出p0p1的中点pm,若p0pm不是显然不可见的，并且p0p1在窗口中有可见部分，则距p0最近的可见点一定落在p0pm上，所以用p0pm代替p0p1；否则取pmp1代替p0p1。
再对新的p0p1求中点pm。
重复上述过程，直到pmp1长度小于给定的控制常数为止，此时pm收敛于交点。
由于该算法的主要计算过程只用到加法和除2运算，所以特别适合硬件实现，同时也适合于并行计算。
A、B分别为距p0、p1最近的可见点，Pm为p0p1中点编程实现：5、什么是反走样？以直线段的显示为例设计一种反走样方法。
反走样：在光栅图形显示器上绘制非水平且非垂直的直线或多边形边界时，或多或少会呈现锯齿状或台阶状外观。
这是因为直线、多边形、色彩边界等是连续的，而光栅则是由离散的点组成，在光栅显示设备上表现直线、多边形等，必须在离散位置采样。
由于采样不充分重建后造成的信息失真，就叫走样(aliasing)。
而用于减少或消除这种效果的技术，就称为反走样(antialiasing)。
计算机生成图像时通常存在三种走样现象中的两种：锯齿形边以及图形细节或纹理绘制失真。
第三种现象出现在显示非常微小对象的场合。
设计方法：基本上反走样方法可分为两类。
第一类是提高分辨率即增加采样点(提高采样频率)。
然而，CRT光栅扫描设备显示非常精细光栅的能力是有限的，因此人们通常是在较高分辨率上对光栅进行计算，然后采用某种平均算法(滤除高频分量)得到较低分辨率的象素的属性，并显示在分辨率较低的显示器上。
这种方法称为超采样或后置滤波。
另一类反走样是把像素作为一个有限区域，对区域采样来调整像素的亮度，以光顺边界来减小锯齿现象。
这种方法等价于图像的前置滤波。
6、写出三次参数Ferguson曲线的代数形式并推导其几何形式。
代数形式：几何形式：其中，F0，F1，G0，G1称为调和函数（或混合函数）7、①简述Bezier曲线的定义及性质；②写出Bezier曲线的矩阵表达式；③以3次Bezier曲线为例说明Bezier曲线分割递推deCastljan算法；④绘制两条3次Bezier曲线，并将其拼接，使其在拼接处达到G1连续；⑤绘制一条3次Bezier曲线，并将其旋转45°。
定义：Bezier曲线也是参数多项式曲线，它由一组控制多边形折线（控制多边形）顶点唯一地定义。
给定空间n+1个点的位置矢量P i（i=0，1，2，…，n），则Bezier参数曲线上各点坐标的插值公式是：其中，P i构成该Bezier曲线的特征多边形，B i,n(t)是n次Bernstein基函数：0 =1, 0!=1性质：（1）端点性质a.曲线端点位置矢量由Bernstein基函数的端点性质可以推得，当t=0时，P(0)=P0；当t=1时，P(1)=P n。
由此可见，Bezier曲线的起点、终点与相应的特征多边形的起点、终点重合。
b.切矢量Bezier曲线的起点和终点处的切线方向和特征多边形的第一条边及最后一条边的走向一致。
c.二阶导矢上式表明：2阶导矢只与相邻的3个顶点有关，事实上，r阶导矢只与(r+1)个相邻点有关，与更远点无关。
得到Bezier曲线在端点的曲率分别为：d. k阶导函数的差分表示n次Bezier曲线的k阶导数可用差分公式为：其中高阶向前差分矢量由低阶向前差分矢量递推地定义：（2）对称性。
Bezier曲线形状相同，走向相反。
因为：这个性质说明Bezier曲线在起点处有什么几何性质，在终点处也有相同的性质。
（3）凸包性（4）几何不变性。
这是指某些几何特性不随坐标变换而变化的特性。
Bezier曲线的位置与形状与其特征多边形顶点P i(i=0,1,...,n)的位置有关，它不依赖坐标系的选择，即有：（5）变差缩减性。
若Bezier曲线的特征多边形P0P1...P n是一个平面图形，则平面内任意直线与P(t)的交点个数不多于该直线与其特征多边形的交点个数，这一性质叫变差缩减性质。
此性质反映了Bezier曲线比其特征多边形的波动小，也就是说Bezier曲线比特征多边形的折线更光顺。