A.变换前后方差总和不变，而是把原来的（不）方差等量地再分配到新的组分图像中。
B.各个组分之间相关系数为0或近于0，假彩色合成效果更好。
C.第一组分取得方差的绝大部分（一般占80%以上），即信息量最大，其余各组分方差值依次减少，包含的信息也剧减，但可能没有重要信息。
D.是一种数据压缩技术，即把原来的多变量数据在信息损失最小的前提下，变换为尽可能少的新的变量，以减少数据的维数。

A.主组分分析是在统计特征基础上的多维正交线性变换。多波段图像经过这种变换后产生出一组新的组分图像，组分图像的数目只能等于原来的波段数，但组分图像之间消除了相关性。（组分图像的数目可以等于或少于原来的波段数。）
B.主组分分析的目的是将原来各波段图像中的有用信息集中到数目尽可能少的新的组分图像中，并使各组分图像互不相关，即各自包含不同的地物信息，大大减少总的数据量，便
于遥感信息的提取。
C.从几何意义上，相当于空间坐标的旋转。主组分变换，相当于把原来的数据变换到一个新的坐标系统。
D.主组分变换多用于多变量数据压缩，即把原来的多变量数据在信息损失最小的前提下，变换为尽可能少的新的变量，以减少数据的维数。

A.直方图匹配是通过非线性变换使得一个图像直方图与另一个图像类似。
B.直方图匹配对在不同时间获取的同一地区的图像或邻区地区的图像，或者由于太阳高度角或大气影响引起差异的图像很有用，特别是对图像镶嵌或变化检测。
C.为了使图像直方图匹配获得好的结果，两幅图像应有完全相同的图像空间分辨率。
D.为了使图像直方图匹配获得好的结果，两幅图像应有相似的直方图总体形状，图像中黑与亮特征应尽可能相同。

A.目的是使概率密度大（直方图上柱子高）的部分相邻像元值的间隔加大，而使概率密度小的部分（直方图两端）像元值差别缩小，往往两个或几个相邻的亮度值归并为同样的值。
B.直方图均衡化能使各灰度级所占图像的面积近似相等；原图像频率小的灰度级被合并，频率高的灰度级被保留，因此，可以增强图像上大面积地物与周围地物的反差。
C.高斯扩展（直方图规定化或归一化）是使扩展后的直方图接近于高斯分布或正态分布，目的是使位于直方图两端的主要图像信息的反差得到增强。
D.用给定的均值和标准差取代原图像的均值和标准差，也可起调整反差的作用。