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CBigImageDlg

重要参数

AverageGrey-平均

m_aPoints-所有ROI坐标点的坐标值

PointnumberArray-每个ROI的点数

Areas-类别数

OnRButtonDown

OnRButtonUp

OnMouseMove

OnLButtonUp

OnLButtonDown

OnPaint

CNDVIDlg

m_Red-红波段

m_NearRed-近红波段

COaKappaDIG

m_inputname1-参考图像

m_inputname2-分类图像

m_classnum-类别数

m_height-高

m_width-宽

COAKAPPA-精度结果显示

m_kappa

m_oa

COUTPUTFILE

OnSelectFile-选择输出路径

m_fileoutname-输出文件名字

KMeansDlg

m_changethreshold-阈值

m_nclassnumber-分类个数

m_niterationtimes-迭代次数

m_path-输出路径

SimulateDlg

m_SNR-信噪比

CSelBandsDlg

MFC-MDI

CAboutDlg

CMainFrame

CBsqViewDoc

CBsqViewview

CBsqViewView

OnFileOpen

OnPpiComputer

生成【6*100】的随机（-1,0,1）

向单位向量投影

记录投影到端点的次数

BandsSelection

OnChoosearea

OnNdviCac

OnMinDis

OnLinearUnmixing

OnBackProgration

OnSimulate

OnKmeans

OnOAKappa

CChildFrame

CBsqViewDoc

CBsqViewApp

获取感兴趣区点坐标对应坐标获取原图像像素值

鼠标响应函数绘制感兴趣区

算法函数

CMatr-矩阵

MatrixInver-转置

MatrixMul-求积

MatrixOpp-求逆

NDVIcacu-植被指数计算

重点在于读取红和近红波段的值

CAccuracy-精度评价

CSupervised-监督分类

MinmumDistance-最小距离分类

求每个像素点到平均灰度的最小距离（最相近）进行分类

LinearUnmixing-线性混合像元分解

最小二乘法求端元丰度

SimulateData-模拟数据

CBPANN-BP神经网络

定义分类器参数BpClassfier

初始化GenerateNetwork(&Net)

定义随机连接权RandomWeights(&Net)

训练TrainNet(&Net)

打开待处理文件

打开输出文件

计算输入 SetInput(&Net, InputData)

获得输出 GetOutput(&Net, OutputData)

分类赋值 

CUnSupervised-非监督分类

K_means k均值分类

选取50个样本点

50个样本中选取聚类中心（一开始选择灰度值最大的）

挑选离聚类中心最近的距离作为比较的依据

在剩余的样本点中选择最大距离的作为下一个样本点

比较全图的点与聚类中心的距离选择最小的作为分类依据

新建基础类

CImageInitite

CSelBandsDlg

CChooseAreas

CBigImageDlg

COUTPUTFILE

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