：ENVI为什么要进行直方图匹配，两个直方图匹配选项的区别是什么？

直方图匹配（Histogram Matching），也称为直方图规定化（Histogram Specification），是一种图像处理技术，用于调整一幅图像的直方图，使其与另一幅参考图像的直方图相匹配。在ENVI中进行直方图匹配的目的主要有：

1. 增强对比度：通过调整直方图，可以提高图像的对比度，使图像看起来更清晰。
2. 改善视觉效果：可以使不同时间、不同传感器获取的图像具有相似的视觉效果，便于比较分析。
3. 标准化处理：对于多时相或多传感器的图像，直方图匹配可以减少由于光照、大气等因素引起的差异，使得后续分析更加一致。
4. 提高分类精度：在进行图像分类之前，对图像进行直方图匹配可以提高分类的准确性。

ENVI中的两个直方图匹配选项分别是：

1. 全局直方图匹配（Global Histogram Matching）：

   • 这种模式下，整个图像的直方图会调整以匹配参考图像的直方图。
   • 适合于图像整体亮度和对比度需要调整的情况。
   • 结果是整个图像的直方图分布发生改变，可能会影响图像的局部细节。

2. 局部直方图匹配（Local Histogram Matching）：

   • 这种模式下，图像的每个小区域（局部窗口）的直方图分别进行调整，以匹配参考图像相应区域的直方图。
   • 适合于图像中存在较大区域差异，需要保留局部细节和特征的情况。
   • 结果是在保持图像局部特征的同时，调整了图像的整体对比度和亮度。

两者的主要区别在于调整直方图的范围和效果：

• 全局直方图匹配关注整个图像的直方图分布，适用于图像整体调整，但可能会丢失一些局部细节。
• 局部直方图匹配关注图像的局部区域，可以更好地保留图像的局部特征和细节，适用于图像中存在较大区域差异的情况。

选择哪种直方图匹配方法取决于具体的应用需求和图像特性。在实际应用中，可能需要根据图像的特点和分析目的，选择合适的匹配方法或者结合使用两种方法以达到最佳效果。