HSI 模型的特点和好处
  1. I 分量与图像的色彩信息无关，在处理彩色图像时，可仅对 I 分量进行处理，结果不改变原图像中的彩色种类
  2. H 和 S 分量与人感知颜色特征一一对应，HSI 模型完全反映了人感知颜色的基本属性，与人感知颜色的结果一一对应 HSI 模型被广泛应用于以人的视觉系统感知颜色的图像表示和处理系统中
亮度对比度

图像中亮度的最大值与最小值的对比称为对比度，用 c = Bmax/Bmin 表示。有时还采用相对对比度 Cr，定义为 Cr = (B - B0) / B0 * 100%，式中 B0 为背景亮度，B 为目标亮度

同时对比效应

当人同时观察目标物和背景时，会感到背景较暗的目标物较亮，而背景较亮的目标物较暗。这是由于人在高亮度背景下视敏度会下降所致，这种效应称为同时对比效应

  1. 两目标物亮度相同，但人会感觉到背景暗的目标物亮，背景亮的目标物暗
  2. 两个不同亮度的目标物处于不同亮度的背景中，人会按对比度感觉目标物的亮度对比
  3. 人眼观察对比度相近的两个目标物，会认为两个目标物的亮度接近，这种现象称为亮度恒定现象
马赫带效应

由于人眼视网膜上视觉细胞的侧向抑制作用，一个物体和它周围的亮度交互作用，产生一种称为马赫带的效应。这个效应说明视觉的明亮程度并不是亮度的单调函数。

1.1 什么是图像？如何区分数字图像和模拟图像？

“图”是物体透射或反射光的分布，是客观存在的。”像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的印象或认知，是人的感觉。图像是图和像的有机结合，既体现物体的客观存在又反映人的心里因素。图像是客观对像的一种客观表示，它包含了被描述对象的有关信息
根据图像空间坐标和幅度的连续性可分为模拟图像和数字图像。模拟图像是空间坐标和幅度都连续变化的图像，而数字图像是空间坐标和幅度均用离散数字表示的图像

1.5 请说明 f(x, t) 表示的图像类型与 f(x, y, λ, t) 之间的关系

一副图像所包含的信息首先表现为光的强度，既一副图像可看成是空间各个坐标点上光的强度 I 的集合。其普遍表达式为:
　　　　　　　　　　　I = f(x, y, z, λ, t) //式中，(x, y, z) 为空间坐标，λ 为波长，t 为时间，I 为光点 (x, y, z) 的强度
此时表示一副运动的，多光谱的，立体图像
对于静止图像，则与时间 t 无关:
　　　　　　　　　　　I = f(x, y, z, λ)
对于灰度图像，则与波长 λ 无关:
　　　　　　　　　　　I = f(x, y, z, t)
对于平面图像，则与坐标 z 无关:
　　　　　　　　　　　I = f(x, y, λ, t)
而对于平面上的静止灰度图像，其表达式可化简为:
　　　　　　　　　　　I = f(x, y)

1.6 一个数字图像处理关系由哪几个模块组成？试说明各模块之间的关系

一个基本的数字图像处理系统由图像输入，图像存储，图像输出，图像通信，图像处理和分析 5 个模块组成

  1. 数字图像输入模块
    图像输入也称为图像采集或图像数字化，它是利用图像采集设备（相机等）来获取数字图像，或通过数字化设备（图像扫描仪等）将要处理的连续图像转换为计算机处理的数字图像
  2. 数字图像存储模块
    图像所包含的信息量非常大，因而存储图像也需要大量的空间。在数字图像处理系统中，大容量和快速图像存储器是必不可少的
  3. 数字图像输出模块
    在图像分析，识别和理解中，一般需要将处理前后的图像显示出来，以供分析，识别和理解，或将处理结果永久保存。既输出图像
  4. 数字图像通信模块
    平时都会遇到对大量的图像数据进行传输或通信。由于图像数据量很大，而能够提供通信的信道传输率又是有限的，这就要求在传输前必须对表示图像信息的数据进行压缩和编码，以减少图像数据量。因此图像通信模块主要是要对图像进行压缩编码，对图像进行传输和通信
  5. 数字图像处理与分析模块
    数字图像处理与分析模块主要包括处理算法，实现软件和计算机以完成图像处理的所有功能，它是数字图像处理系统的核心。根据要处理图像和数据量的大小，实时性要求及算法的复杂度，来选择合适的硬件和软件系统，一般包含如下三种形式：a. 通用图像处理, b. 专用图像处理系统, c. 图像处理芯片
2.1 什么是三基色原理？

颜色和亮度是由进入人眼可见光成分的强弱及其波长所决定的一种主观属性，人眼视网膜存在大量能在适当亮度下分辨颜色的锥状细胞，它们分别对于红，绿，蓝三种颜色，由此，红，绿，蓝三种颜色被称为三基色，人眼所感受到的颜色其实是三种颜色按照不同的比例的组合，大多数颜色可由不同比例的三种基色混合得到。既三基色原理

2.2 图像处理时为啥要先将 rgb 模型转换为 hsi 模型?

如果直接对 rgb 模型中的 r, g, b 分量进行处理，其处理过程中很可能引起三个分量不同程度的变化，如此以来在 rgb 模型描述的处理图像中可能引起色差问题，甚至带来颜色上很大程度的失真。通过先将 rgb 模型转换为 hsi 模型，得到相关性较小的色调，色饱和度和亮度，然后对其中的亮度分量进行处理，再转为 rgb 模型，这样就可以避免直接对 rgb 分量进行处理时产生的图像失真

2.4 二维采样定理的条件，内容和用途？
  1. 条件：二维连续函数 f(x, y) 是一个有限带宽函数
  2. 内容：对于有限带宽的信号进行采样，当采样频率满足一定的条件时，采样函数 f(m, n) 可以无失真地恢复出原来的连续信号 f(x, y)
  3. 用途：将有限带宽的二维连续函数 f(x, y) 变成位置上离散的采样 f(m, n)，而采样函数 f(m, n) 可以无失真地恢复出原来的连续信号 f(x, y)
4.1 什么是图像增强？图像增强的目的是什么？

图像增强是对图像进行加工，以得到对具体应用来说视觉效果更”好”或更”有用”的图像技术。
在图像的生成，传输或变换的过程中，由于多种因素的影响，比如引入噪声或使图像变模糊，会导致图像质量的下降，淹没了特征，给分析带来了困难，图像增强就在于修正这种将质