请问这段统计数据的IDL代码怎么改，显示说只有fid有问题

Question

pro statistic

;打开第一幅图像

 Ori_Image1=dialog_pickfile(/read,filter='*.*',title='请选择输入基础图像')

envi_open_file,Ori_Image1,r_fid=fid

;查询图像信息

envi_file_query,fid,ns=ns,nl=nl,nb=nb

;将原始图像转为数组，6个波段

arrOri_Image=findgen(ns,nl,2)

dims=[-1,0,ns-1,0,nl-1]

;获得原始数组图像第一个波段数据

arrOri_Image(*,*,0)=envi_get_data(fid=r_fid,dims=dims,pos=0)

;打开第二幅图像

Ori_Image2=dialog_pickfile(/read,filter='*.*',title='请选择第二幅影像')

envi_open_file,Ori_Image2,r_fid=fid

envi_file_query,fid,ns=ns,nl=nl,nb=nb

;获得原始数组图像第二个波段数据

arrOri_Image(*,*,1)=envi_get_data(fid=r_fid,dims=dims,pos=0)

xmean=mean(arrOri_Image(*,*,0))

ymean=mean(arrOri_Image(*,*,1))

result=0D

r_temp2=0D

r_temp4=0D

r_temp6=0D

DI_temp2=0D

g1_temp4=0D

g2_temp4=0D

s1_temp2=0D

s2_temp2=0D

for i=0,ns-1 do begin

   for j=0,nl-1 do begin

   ;计算偏差指数

  result1=abs((arrOri_Image(i,j,1)-arrOri_Image(i,j,0))/(arrOri_Image(i,j,0)+0.000000001))   

;  if arrOri_Image(i,j,0) eq 0  then begin

;     result1=0

;  endif

   

  result=result+result1

  ;计算相关系数

  r_temp1=(arrOri_Image(i,j,0)-xmean)*(arrOri_Image(i,j,1)-ymean)

  r_temp2=r_temp2+r_temp1

  r_temp3=(arrOri_Image(i,j,0)-xmean)*(arrOri_Image(i,j,0)-xmean)

  r_temp4=r_temp4+r_temp3

  r_temp5=(arrOri_Image(i,j,1)-ymean)*(arrOri_Image(i,j,1)-ymean)

  r_temp6=r_temp6+r_temp5

 ;计算光谱扭曲程度

 DI_temp1=abs(arrOri_Image(i,j,1)-arrOri_Image(i,j,0))

 DI_temp2=DI_temp2+DI_temp1

  

   ;计算平均梯度

   ;第一行第一列差分为0

     if i eq 0 or j eq 0  then begin

      g1_temp1=0D

      g1_temp2=0D

      g2_temp1=0D

      g2_temp2=0D

   

     endif else begin

  

   g1_temp1=(arrOri_Image(i,j,0)-arrOri_Image(i-1,j,0))*(arrOri_Image(i,j,0)-arrOri_Image(i-1,j,0))

   g1_temp2=(arrOri_Image(i,j,0)-arrOri_Image(i,j-1,0))*(arrOri_Image(i,j,0)-arrOri_Image(i,j-1,0))

   g2_temp1=(arrOri_Image(i,j,1)-arrOri_Image(i-1,j,1))*(arrOri_Image(i,j,1)-arrOri_Image(i-1,j,1))

   g2_temp2=(arrOri_Image(i,j,0)-arrOri_Image(i,j-1,0))*(arrOri_Image(i,j,0)-arrOri_Image(i,j-1,0))

     

     endelse

   g1_temp3=sqrt((g1_temp1+g1_temp2)/2)

   g1_temp4=g1_temp4+g1_temp3

   g2_temp3=sqrt((g2_temp1+g2_temp2)/2)

   g2_temp4=g2_temp4+g2_temp3

   

   ;计算标准差

   s1_temp1=(arrOri_Image(i,j,0)-xmean)*(arrOri_Image(i,j,0)-xmean)

   s1_temp2=s1_temp2+s1_temp1

   s2_temp1=(arrOri_Image(i,j,1)-ymean)*(arrOri_Image(i,j,1)-ymean)

   s2_temp2=s2_temp2+s2_temp1

   

   endfor   

endfor

DNmax1=max(arrOri_Image(*,*,0))

DNmin1=min(arrOri_Image(*,*,0))

p1_temp2=make_array(DNmax1)

DNmax2=max(arrOri_Image(*,*,1))

DNmin2=min(arrOri_Image(*,*,1))

p2_temp2=make_array(DNmax2)

p1=0

p2=0

;计算信息熵

    for s=DNmin1,DNmax1 do begin

    index=where(arrOri_Image(*,*,0)eq s,count1)

 

    p1_temp1=count1/float(ns*nl)

    p1_temp2=p1_temp1*(alog10(p1_temp1+0.000000001)/alog10(2))

    p1=p1+p1_temp2

    endfor

   for k=DNmin2,DNmax2 do begin

    index=where(arrOri_Image(*,*,1)eq k,count2)

 

    p2_temp1=count2/float(ns*nl)

    p2_temp2=p2_temp1*(alog10(p2_temp1+0.000000001)/alog10(2))

    p2=p2+p2_temp2

    endfor

deviation=result/float(ns*nl)

r=r_temp2/sqrt(r_temp4*r_temp6)

DI=DI_temp2/float(ns*nl)

g1=g1_temp4/float(ns*nl)

g2=g2_temp4/float(ns*nl)

s1=sqrt(s1_temp2/(ns*nl-1))

s2=sqrt(s2_temp2/(ns*nl-1))

print,'第一幅影像均值是',xmean

print,'第二幅影像均值是',ymean

print,'第一幅图像标准差是',s1

print,'第二幅图像标准差是',s2

print,'偏差指数是',deviation

print,'第一幅图像信息熵是',-p1

print,'第二幅图像信息熵是',-p2

print,'第一幅图像平均梯度是',g1

print,'第二幅图像平均梯度是',g2

print,'相关系数是',r

print,'光谱扭曲程度是',DI

end