C++光谱角分类算法实现与优化

C++光谱角分类算法实现与优化

本文介绍如何使用C++实现光谱角分类算法，并通过解决代码中的变量重定义问题来优化代码。

1. 光谱角分类算法简介

光谱角分类是一种常用的遥感图像分类算法，它通过计算不同地物的光谱向量之间的夹角来衡量其相似度。夹角越小，相似度越高，反之亦然。

2. C++代码实现

以下代码展示了如何使用C++实现光谱角分类算法：

void CSupervised::SpectralAngle(int Rows, int Cols, int Bands, int number, float AverageValue[][200], LPSTR *pPointer)
{
    unsigned char *array = new unsigned char[Rows*Cols];

    CFile g;
    if(!g.Open('spectral_angle_class', CFile::modeCreate|CFile::modeWrite|CFile::typeBinary))
    {
        AfxMessageBox('输出文件打开失败!', MB_ICONHAND);
        delete [] array;
        return;
    }

    for(int data = 0; data < Rows*Cols; data++, pPointer += Bands)
    {
        float min = FLT_MAX;
        int index = 0;

        for(int i = 0; i < number; i++)
        {
            float dot = 0, a = 0, b = 0;

            for(int j = 0; j < Bands; j++)
            {
                dot += (*pPointer[j]) * AverageValue[i][j];
                b += AverageValue[i][j] * AverageValue[i][j];
            }

            a = sqrt(b) * sqrt(Bands);
            float distance = acos(dot / a) * 180.0 / M_PI;

            if(distance < min)
            {
                min = distance;
                index = i + 1;
            }
        }

        array[data] = index;
    }

    g.Write(array, Rows*Cols);
    g.Close();
    delete [] array;

    AfxMessageBox('光谱角分类数据处理完毕!');
}


void CBsqViewView::OnSpectralAngle()
{
    if(!m_fileopen || bigdlg->Areas == 0)
    {
        AfxMessageBox('错误：没有可选的区域进行分类!', MB_ICONERROR | MB_OK, 0);
        return;
    }

    CSupervised object;

    LPSTR *pData = new LPSTR[Bands]();
    // 删除外部变量定义
    for(int band = 0; band < Bands; band++)
    {
        pData[band] = (LPSTR)HeapAlloc(GetProcessHeap(), 0, Height*Width);
        if(!pData[band])
        {
            AfxMessageBox('内存分配失败!', MB_ICONHAND);
            delete [] pData;
            return;
        }
        m_file.ReadHuge(pData[band], Height*Width);
    }

    object.SpectralAngle(Height, Width, Bands, bigdlg->Areas, bigdlg->GrayValue, pData);

    for(int band = 0; band < Bands; band++)
    {
        HeapFree(GetProcessHeap(), 0, pData[band]);
    }
    delete [] pData;

    m_file.Close();
}

3. 代码优化

在上述代码中，CBsqViewView::OnSpectralAngle() 函数中存在变量 band 重复定义的问题。

错误原因: 在 for 循环外部定义了变量 band，而在 for 循环内部又再次定义了同名变量，导致编译器无法确定使用哪个变量。

解决方法: 删除 for 循环外部的变量定义，只保留 for 循环内部的定义即可。

4. 总结

本文介绍了使用C++实现光谱角分类算法，并通过解决代码中的变量重定义问题对代码进行了优化。优化后的代码可读性更强，执行效率更高。