sam光谱角度匹配算法matlab

光谱角度匹配（Spectral Angle Mapping，SAM）是一种在遥感图像分析中常用的算法，它用于计算目标像素与光谱库中不同光谱类别的角度差异，从而实现目标分类的目的。下面是关于SAM算法在Matlab中的相关介绍。

在Matlab中，可以使用光谱库和目标像素的光谱数据作为输入，通过计算光谱角度差异来判断目标像素属于哪一类别。具体的实现方法如下：

1. 首先，从遥感图像中提取目标像素的光谱信息，并将其转换为一个包含不同波段的光谱向量。

2. 准备一个光谱库，其中包含不同类别的光谱信息。光谱库中的每个样本都是一个光谱向量，代表一个特定的类别。

3. 计算目标像素的光谱向量与光谱库中每个样本的角度差异。这个角度差异其实就是两个光谱向量之间的夹角，可以使用arccos函数来计算。

4. 对于每个角度差异，选择最小的角度作为目标像素的分类结果。最小的角度差异对应于光谱库中与目标像素最相似的类别。

5. 将目标像素的分类结果可视化，可以生成一个分类图像，用不同的颜色表示不同的类别。

需要注意的是，SAM算法在实际应用中可能受到多种因素的影响，如光照条件、传感器噪声等，这些因素可能导致分类结果的不准确。因此，在使用SAM算法进行图像分类时，需要根据具体的应用场景进行参数调整和算法优化，以获得更好的分类效果。

相关问题

写出SAM分割算法的matlab代码

以下是SAM分割算法的matlab代码实现：

function [seg_map] = sam_seg(img, ref, threshold)
% SAM分割算法
% img：待分割的图像
% ref：参考光谱
% threshold：阈值
% seg_map：分割后的图像

% 将图像转化为double类型
img = im2double(img);
ref = im2double(ref);

% 图像尺寸
[h, w, ~] = size(img);

% 计算每个像素的光谱角度
img_vec = reshape(img, [], 3);
ref_vec = reshape(ref, [], 3);
img_norm = sqrt(sum(img_vec.^2, 2));
ref_norm = sqrt(sum(ref_vec.^2, 2));
cos_theta = sum(img_vec.*ref_vec, 2)./(img_norm.*ref_norm);
theta = acosd(cos_theta);

% 分割
seg_map = zeros(h, w);
seg_map(theta<=threshold) = 1;
seg_map(theta>threshold) = 2;

% 调整分割结果
seg_map = reshape(seg_map, h, w);
seg_map = imfill(seg_map, 'holes');
seg_map = imopen(seg_map, strel('disk', 5));

% 可视化
figure;
imshow(seg_map, []);
colormap(jet(2));
colorbar;
end

其中，`img`为待分割的图像，`ref`为参考光谱，`threshold`为阈值。函数返回分割后的图像`seg_map`。

matlab 高光谱spectral angle mapper

MATLAB 高光谱 Spectral Angle Mapper（SAM）是一种用于高光谱图像分析的算法。其原理是通过计算不同像素之间的光谱角度来衡量它们在光谱空间中的相似性。

在高光谱图像中，每个像素都包含一个光谱向量，表示在不同波段上的光谱反射率。而不同物体或目标在光谱上的反射率是不同的，因此它们在光谱空间中的位置也会有所差异。SAM 算法就是利用这一点来计算不同像素之间的光谱角度，并给出它们的相似度值。

具体来说，SAM 算法首先将光谱向量进行归一化，这样可以消除由于不同波段反射率的变化而导致的数据尺度差异。然后，它计算两个光谱向量之间的夹角，这可以使用向量的点积来实现。夹角的计算结果在0到π之间，值越小表示两个像素的光谱越相似。

在实际应用中，可以使用 SAM 算法来进行高光谱图像的分类、目标检测和匹配等任务。例如，可以通过将一个待分类的像素与预先定义好的代表目标的像素进行比较，来判断该像素属于哪个类别。或者可以将一个目标像素与整个图像中的所有像素进行比较，来找到与之光谱相似的像素。这些应用可以帮助我们更好地理解和分析高光谱图像中的信息，提取出我们感兴趣的目标或特征。