请采用直方图匹配的方式对ms1.img影像进行处理，将其与ref.img影像相匹配，生成ms2.img，并以假彩色方式（Red=band1、Green=band2、Blue=band3）显示完整的ms2.img影像。截图上传。

直方图匹配是一种图像处理技术，用于将一幅图像的亮度分布映射到另一幅图像的亮度分布上，通常用于增强对比度或纠正光照条件。在这个例子中，我们会使用ms1.img作为源图像，ref.img作为参考图像，通过计算两幅图像的像素值概率分布函数（histogram），找到对应像素值的最佳匹配。

以下是步骤概述：

1. **读取图像**：首先加载ms1.img和ref.img这两张图片，确保它们有相同的颜色通道数，比如都是RGB三通道。

2. **计算直方图**：分别对两张图像的每个通道（band1, band2, band3）计算其灰度级直方图。

3. **查找匹配**：对于每一对通道，找到源图像通道的直方图与参考图像通道的最大似然匹配，或者使用归一化交叉熵等方法进行量化。

4. **应用匹配**：根据找到的匹配关系，对源图像的每个像素的灰度值进行调整，使其更接近于参考图像的对应位置。

5. **保存结果**：完成调整后，保存处理后的图像为ms2.img。

6. **假彩色显示**：创建一个新的三通道图像，将调整后的band1设为红色通道，band2设为绿色通道，band3设为蓝色通道，然后合并为一张假彩色图像。

由于这是一个文本描述过程，无法直接截图，你需要使用编程语言如Python（PIL库）、MATLAB或ImageMagick等工具来实际操作。以下是一个简单的Python示例（假设你已经有了PIL库）：

from PIL import Image

# ... (加载图像)
src_img = Image.open('ms1.img')
ref_img = Image.open('ref.img')

# ... (提取通道并计算直方图)
src_hist = src_img.histogram()
ref_hist = ref_img.histogram()

# ... (匹配并调整通道）
ms2_img = Image.new(src_img.mode, src_img.size)
for i in range(3):
    # 算法细节这里省略
    ms2_img.putdata([matched_value for _ in src_img.getdata()])

# ... (假彩色转换)
red, green, blue = zip(*[(p[0], p[1], p[2]) for p in ms2_img.getdata()])
ms2_img = Image.merge("RGB", (blue, green, red))

# ... (保存和显示)
ms2_img.save('ms2.img')
ms2_img.show()