1. 在图像增强中，全局亮度增强是通过什么方式实现的？
A. 全局亮度调整 B. 局部亮度调整 C. 亮度分量调整 D. RMS亮度调整
2. 在图像增强中，以下哪种算法可以提高图像的对比度？
A. 全局对比度调整 B. 局部对比度调整 C. 亮度调整 D. 颜色调整
3. 在图像增强中，以下哪种算法可以提高图像的饱和度？
A. 全局饱和度调整 B. 局部饱和度调整 C. 色彩平衡调整 D. 直方图均衡化调整
4. 在图像增强中，以下哪种算法属于全局滤波器？
A. 均值滤波 B. 中值滤波 C. 高斯滤波 D. 双边滤波
5. 在图像增强中，Sobel算子主要用于哪方面的边缘检测？
A. 水平边缘检测 B. 垂直边缘检测 C. lr边缘检测 D. 圆滑边缘检测
6. 在图像增强中，Canny算子的三个重要参数是什么？
A. 噪声概率 B. 梯度幅值 C. 梯度方向 D. 空间分辨率
7. 在图像增强中，以下哪种算法可以用于去除图像中的椒盐噪声？
A. 均值滤波 B. 中值滤波 C. 高斯滤波 D. 双边滤波
8. 在图像增强中，SSIM是一种用于衡量图像质量的主观评价指标，它反映了哪些方面？
A. 亮度和对比度 B. 结构和清晰度 C. 色彩饱和度和均匀性 D. 梯度幅值和方向
9. 在图像增强中，Scharr算子是Sobel算子的改进版本，它具有更好的什么特性？
A. 计算速度 B. 方向选择性 C. 梯度幅值 D. 空间分辨率
10. 在图像增强中，以下哪种算法适用于对图像进行全局去噪？
A. 均值滤波 B. 中值滤波 C. 高斯滤波 D. 双边滤波
11. 在图像增强中，以下哪种客观评价指标可以用来衡量图像的质量？
A. 峰值信噪比（PSNR） B. 结构相似性指数（SSIM） C. 均方根误差（RMSE） D. 峰度（Peak Signal-to-Noise Ratio）
12. 在图像增强中，以下哪种主观评价指标可以用来衡量图像的质量？
A. 峰值信噪比（PSNR） B. 结构相似性指数（SSIM） C. 均方根误差（RMSE） D. 峰度（Peak Signal-to-Noise Ratio）
13. 在图像增强中，以下哪种指标可以用来衡量算法对于噪声抑制的效果？
A. 峰值信噪比（PSNR） B. 结构相似性指数（SSIM） C. 均方根误差（RMSE） D. 信息熵（Entropy）
14. 在图像增强中，以下哪种指标可以用来衡量算法对于边缘检测的效果？
A. 峰值信噪比（PSNR） B. 结构相似性指数（SSIM） C. 均方根误差（RMSE） D. 信息熵（Entropy）
15. 在图像增强中，以下哪种算法是基于颜色调整的？
A. 亮度调整 B. 对比度调整 C. 色彩平衡调整 D. 全局亮度增强
16. 在图像增强中，以下哪种算法是基于全局对比度增强的？
A. 全局亮度增强 B. 全局对比度增强 C. 局部对比度增强 D. 亮度调整
17. 在图像增强中，以下哪种算法是基于局部对比度增强的？
A. 全局亮度增强 B. 全局对比度增强 C. 局部对比度增强 D. 亮度调整
18. 在图像增强中，以下哪种算法是基于全局饱和度增强的？
A. 全局亮度增强 B. 全局对比度增强 C. 全局饱和度增强 D. 亮度调整
19. 在图像增强中，以下哪种算法是基于局部饱和度增强的？
A. 全局亮度增强 B. 全局对比度增强 C. 全局饱和度增强 D. 亮度调整
20. 在图像增强中，以下哪种算法是基于色彩平衡调整的？
A. 全局亮度增强 B. 全局对比度增强 C. 全局饱和度增强 D. 色彩平衡调整二、问答题
1. 什么是图像增强？
2. 全球亮度增强和局部亮度增强有什么区别？
3. Sobel算子和Canny算子是什么？
4. SSIM和PSNR分别是什么？
5. 你认为哪种图像增强方法最常用？为什么？
6. 你如何选择合适的图像增强方法？
7. 图像增强会对原始图像造成什么影响？
8. 什么是 subjective evaluation?
9. 你认为图像增强算法在未来有哪些发展趋势？
10. 在实际应用中，你遇到过哪些挑战？你是如何解决的？
参考答案
选择题：
1. D 2. B 3. C 4. C 5. A 6. BCD 7. A 8. B 9. B 10. A
11. AB 12. AB 13. A 14. D 15. C 16. B 17. C 18. C 19. D 20. D
问答题：
1. 什么是图像增强？
图像增强是指通过一定的算法和参数对原始图像进行改善和提高的过程，使得图像在视觉上更加清晰、鲜明、稳定等。
思路
：首先解释图像增强的概念，然后简要介绍常用的图像增强方法和评价指标。
2. 全球亮度增强和局部亮度增强有什么区别？
全局亮度增强是通过对整个图像的整体亮度进行调整，使图像变亮；而局部亮度增强是通过对图像中某一部分的亮度进行调整，使其相对亮度提高。
思路
：分别解释两种增强方法，强调它们的不同之处。
3. Sobel算子和Canny算子是什么？
Sobel算子是一种边缘检测算法，用于检测图像中的边缘；Canny算子也是一种边缘检测算法，相较于Sobel算子，其检测结果更精细。
思路
：简单介绍这两种算子的基本原理和应用场景。
4. SSIM和PSNR分别是什么？
PSNR是峰值信噪比，用于衡量图像的清晰度和噪声水平；SSIM是结构相似性指数，用于比较两幅图像的结构相似程度。
思路
：分别解释这两种评价指标的含义和用途。
5. 你认为哪种图像增强方法最常用？为什么？
我认为全局亮度增强和全局对比度增强较为常用，因为这两种增强方法可以有效提升图像的亮度和对比度，使图像更加清晰。
思路
：根据实际应用需求，分析各种增强方法的优缺点，得出自己的观点。
6. 你如何选择合适的图像增强方法？
我会根据具体应用场景的需求来选择合适的图像增强方法。例如，在工业自动化领域，可能需要全局亮度增强或局部亮度增强；而在医学影像诊断领域，则更需要对比度增强或颜色平衡增强。
思路
：结合具体的应用背景，阐述选择图像增强方法的原则。
7. 图像增强会对原始图像造成什么影响？
图像增强会改变原始图像的颜色、亮度和对比度等特性，可能会导致一些细节丢失，但总体目的是为了提高图像的观感质量和使用效果。
思路
：简要总结图像增强方法对原始图像的影响，以及其在实际应用中的优缺点。
8. 什么是 subjective evaluation?
主观评价是指对图像增强效果进行的主观判断，通常由人类观察者来完成。
思路
：解释主观评价的概念，与客观评价指标相区分。
9. 你认为图像增强算法在未来有哪些发展趋势？
图像增强算法未来的发展趋势可能包括更多的智能化、自适应化、细节保留以及跨领域的融合等方向。
思路
：对未来图像增强技术的发展趋势进行分析，展示自己的见解。
10. 在实际应用中，你遇到过哪些挑战？你是如何解决的？
在实际应用中，我遇到的挑战主要包括数据量大小、计算复杂度以及图像质量等方面的问题。为了解决这些问题，我通常采用批量处理、简化算法以及优化计算策略等方法。
思路
：分享在实际项目中遇到的问题及解决方法，展示自己对图像增强技术的理解和实践能力。
