输入的是七波段的TM影像（也可以改），得到真彩色、假彩色等图像输出。

为解决商用软件和相关方法在进行遥感数字图像假彩色合成时存在像素点亮度值丢失、异常亮点过多等问题,采用理论分析和实验对比的方法,提出无损平移双向对比度拉伸遥感数字图像假彩色合成增强方法.研究结果表明:该方法适用于不同卫星不同波段图像的假彩色合成,而且对整幅图像有效像素亮度值无损增强.经实验对比,该方法的处理效果优于商用软件,具有合成图像亮度、对比度适中,目视判读效果良好,能真实反映出地表地貌的假彩色特征等优点,从而有效地辅助相关地学问题的解决.

SPOT-ASTER真彩色合成补丁，文件中内附补丁解释说明。

SAM卫星图像分类 该项目旨在说明SAM算法在卫星图像分类中的用途。 高光谱图像提供像素光谱，可获取有关表面的详细信息，以识别和区分光谱相似（但独特）的材料。 放置在遥感卫星上的高光谱图像传感器可捕获具有各种光谱带的高光谱图像。 进行了实验，以在高光谱图像上实现光谱角度映射器（SAM），以对表面上的像素进行分类。 还可以获得图像的假彩色合成，以便更好地可视化表面差异。 各个波段的高光谱图像彼此堆叠，以形成用于SAM实现的三维图像立方体。 SAM是一种监督分类算法，可基于光谱角的计算来识别图像中的各种类别。 在为每个像素建立的测试向量与为用户选择的每个参考类别建立的参考向量之间计算光谱角。 获得了将多个2D数据集读取并重组到一个紧凑的3D数据集多维数据集中的结果。 构建参考向量以执行SAM分类，并计算参考向量和像素向量之间的角度以与确定的阈值角度值进行比较。 然后应用颜色编码来区分已被SAM

遥感图像彩色合成，利用的是c++编写的代码，代码非常清楚，从读遥感数据到写数据都非常清晰

极化SAR图像处理中，将三个不同极化通道的数据进行为彩色合成的程序fake_color