不使用第三方库，直接按读取二进制文件的方法读取该图像，并选用一种拉伸方式显示图像；（2）根据图像数据计算其NDVI，最后将NDVI存成ENVI标准格式的图像文件； 实现主成分变换，并显示结果。matlab

在MATLAB中，你可以按照以下步骤操作：

1. **读取二进制图像**：
使用`fread`函数可以从二进制文件中读取图像数据，假设你有一个名为`image.bin`的二进制文件，可以这样做：

   fileID = fopen('image.bin', 'rb');
   imageData = fread(fileID, inf, '*uchar'); % 读取所有字节
   fclose(fileID);

2. **拉伸显示图像**：
可能需要对图像数据进行直方图均衡化或者其他拉伸方式调整对比度，例如用`imadjust`函数：

   stretchedImage = imadjust(imageData);
   figure;
   imshow(stretchedImage);

3. **计算NDVI（归一化植被指数）**：
首先，你需要有红光和近红外光的数据，通常在遥感图像中会包含这些信息。假设红光在`redData`，近红外光在`nirData`，可以这样计算：

   nir = redData + eps; % 加上极小值防止除零错误
   ndvi = (nir - redData) ./ (nir + redData);

然后，将NDVI数据保存到ENVI格式，可以使用`writeEnviHeader`和`fwrite`：

   headerStruct = readEnviHeader('example.envi'); % 获取模板头文件
   headerStruct.ImageData = uint8(255 * ndvi); % 转换为0-255范围
   writeEnviHeader('ndvi.envi', headerStruct);
   fid = fopen('ndvi.envi', 'wb');
   fwrite(fid, imageData, 'uint8');
   fclose(fid);

4. **主成分变换（PCA）**：
对于图像处理，PCA通常用于降维。首先，将图像转换为矩阵，然后应用PCA函数：

   imageMatrix = reshape(imageData, [], 1); % 将像素展平为行向量
   [coeffs, score] = pca(imageMatrix);
   reducedImage = score(:, 1:2); % 只保留前两个主成分
   figure;
   imshow(reducedImage, []);