合同变换在图形图像处理中具有重要的作用，主要表现在以下几个方面：

1. 几何校正：合同变换可以用于校正图像的几何失真，如透视变形、倾斜等。通过旋转、缩放和平移等操作，将图像恢复为原始坐标系中的正确形状和位置。
2. 特征提取：通过图像配准和特征匹配，合同变换可以用于定位图像中的关键点，进而提取出感兴趣区域的特征。这对于图像分割、目标识别和跟踪等任务非常重要。
3. 图像压缩：合同变换可以应用于图像压缩算法中，如JPEG压缩标准。通过减少冗余信息，降低图像文件的大小，从而提高压缩比和图像质量。
4. 图像滤波：合同变换可以用于图像滤波器中，通过在变换域上进行操作来抑制噪声和改善图像质量。例如，傅里叶变换在数字信号处理中广泛用于滤波和频域分析。
5. 深度学习：在计算机视觉和机器学习领域，合同变换对于训练和优化深度学习模型也非常重要。通过对图像进行归一化处理，可以更好地适应模型的学习能力，提高模型的准确性和泛化能力。

总之，合同变换在图形图像处理中具有广泛的应用，可以帮助我们更好地理解和处理图像数据，提高图像质量和处理效率。