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暗通道测试题

单项选择题（每题2分，共10题）

1.暗通道先验理论主要用于（）

A.图像去雾B.图像增强C.图像分割

2.暗通道计算中，一般取局部窗口大小为（）

A.3×3B.5×5C.7×7

3.暗通道图像的像素值范围是（）

A.[0,1]B.[0,255]C.[-1,1]

4.暗通道去雾算法核心是求解（）

A.大气光值B.透射率C.以上都是

5.暗通道先验是基于（）图像统计得出

A.有雾B.清晰C.彩色

6.以下哪个不是暗通道去雾步骤（）

A.计算暗通道B.计算梯度C.估计大气光

7.暗通道算法中大气光估计一般取（）

A.暗通道图像中最小值B.暗通道图像中最大值C.暗通道图像中灰度值靠前的像素

8.暗通道去雾效果主要取决于（）

A.窗口大小B.迭代次数C.大气光和透射率估计

9.暗通道算法常用于（）领域

A.医学影像B.遥感影像C.计算机视觉

10.暗通道图像是（）图像

A.彩色B.灰度C.二值

多项选择题（每题2分，共10题）

1.暗通道去雾算法优点有（）

A.简单有效B.鲁棒性强C.计算复杂度低

2.暗通道去雾中涉及的参数有（）

A.窗口大小B.正则化参数C.迭代次数

3.暗通道先验理论适用于（）场景

A.城市交通B.山区风景C.室内场景

4.以下哪些属于暗通道去雾步骤（）

A.计算暗通道B.估计透射率C.校正颜色

5.影响暗通道去雾效果的因素有（）

A.图像噪声B.大气光估计误差C.窗口选取

6.暗通道算法改进方向包括（）

A.提高计算效率B.适应复杂场景C.优化大气光估计

7.暗通道去雾在实际应用中可能遇到的问题有（）

A.光晕现象B.细节丢失C.颜色偏差

8.暗通道图像计算时需要考虑（）

A.通道数B.像素位置C.邻域范围

9.暗通道去雾与传统去雾方法相比（）

A.效果更好B.更易实现C.适应性更强

10.暗通道算法在哪些设备上可应用（）

A.手机相机B.监控摄像头C.无人机相机

判断题（每题2分，共10题）

1.暗通道先验理论对所有有雾图像都能完美去雾。（）

2.窗口大小对暗通道去雾效果没有影响。（）

3.暗通道图像是彩色图像。（）

4.大气光估计的准确性影响暗通道去雾效果。（）

5.暗通道去雾算法计算量很大。（）

6.暗通道去雾只能处理可见光图像。（）

7.暗通道算法不需要任何参数调整。（）

8.暗通道去雾能增强图像的对比度。（）

9.暗通道图像中像素值越大表示越暗。（）

10.暗通道去雾可用于改善水下图像。（）

简答题（每题5分，共4题）

1.简述暗通道先验理论的基本思想。

答：在绝大多数非天空的局部区域，至少有一个颜色通道会有很低的值。基于此先验知识，可用于估计图像透射率等，实现去雾。

2.说明暗通道去雾算法的主要步骤。

答：首先计算图像暗通道，接着估计大气光值，然后根据暗通道和大气光计算透射率，最后利用透射率和大气光对图像进行去雾处理。

3.暗通道去雾中大气光估计的作用是什么？

答：大气光估计是为了获取图像中的背景光信息，它是去雾计算中重要参数，准确估计能使去雾后图像亮度、色彩更自然准确。

4.简述暗通道窗口大小选择的影响。

答：窗口太小，不能充分利用局部信息，暗通道估计不准确；窗口太大，可能包含过多干扰信息，导致边缘等细节丢失，影响去雾效果。

讨论题（每题5分，共4题）

1.讨论暗通道去雾算法在复杂场景下的局限性及改进思路。

答：局限在于复杂场景如动态场景、多雾源等，大气光和透射率估计不准，易出现光晕、细节丢失等。改进思路包括结合深度学习、多传感器数据融合等提高适应性。

2.分析暗通道去雾算法与深度学习去雾算法的优缺点。

答：暗通道算法优点是简单易实现、原理清晰；缺点是对复杂场景适应性差。深度学习算法优点是效果好、适应性强；缺点是训练成本高、模型复杂。

3.探讨暗通道去雾算法在实际应用中的优化方向。

答：可从提高计算效率方面优化，如采用并行计算；改进大气光和透射率估计方法，提高去雾质量；增强对不同场景的自适应性。

4.阐述如何评估暗通道去雾算法的性能。

答：可从主观和客观两方面评估。主观上由人直观感受去雾后图像清晰度、色彩等。客观上用峰值信噪比、结构相似度等指标衡量与清晰图像