图像分裂合并的matlab实现Word文件下载.docx
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else
H.color=[111];
%设置白的画布
figure（H）;
imshow（I）;
title（'
原图像'
zeroImage=repmat（uint8（0）,[128128]）;
%为分裂合并后显示的图设置画布
meansImageHandle=imshow（zeroImage）;
块均值图像'
%%%%%设置分裂后图像的大小由于本图采用了128像素的图
blockSize=[128643216842];
%%设置一个S稀疏矩阵用于四叉树分解后存诸数据
S=uint8（128）;
S（128,128）=0;
threshold=input（'
请输入分裂的阈值（0--1）:
%阈值
threshold=round（255*threshold）;
M=128;
dim=128;
tic
%%%%%%%%%%%%%%%%%分裂主程序%%%%%%%%%%%
while（dim>
1）
[M,N]=size（I）;
Sind=find（S==dim）;
numBlocks=length（Sind）;
if（numBlocks==0）
%已完成
break;
end
rows=（0:
dim-1）'
;
cols=0:
M:
（dim-1）*M;
rows=rows（:
ones（1,dim））;
cols=cols（ones（dim,1）,:
ind=rows+cols;
ind=ind（:
tmp=repmat（Sind'
length（ind）,1）;
ind=ind（:
ones（1,numBlocks））;
ind=ind+tmp;
blockValues=I（ind）;
blockValues=reshape（blockValues,[dimdimnumBlocks]）;
if（isempty（Sind））
%已完成
break;
[i,j]=find（S）;
set（meansImageHandle,'
CData'
ComputeMeans（I,S））;
maxValues=max（max（blockValues,[],1）,[],2）;
minValues=min（min（blockValues,[],1）,[],2）;
doSplit=（double（maxValues）-double（minValues））>
threshold;
dim=dim/2;
Sind=Sind（doSplit）;
Sind=[Sind;
Sind+dim;
（Sind+M*dim）;
（Sind+（M+1）*dim）];
S（Sind）=dim;
%用来寻找四叉机分解结果中大小为S的块的位置
%显示分解结果块均值图像
Numberofbloks=length（i）;
%计算块数
%sizev=size（v）;
toc
CODE2:
functionmeans=ComputeMeans（I,S）
%用来计算给定图像和稀疏矩阵的块均值
%
I:
为给定的图像
S:
为稀疏矩阵
means=I;
fordim=[1286432168421];
values=getblk（I,S,dim）;
if（~isempty（values））
%%%%%以下的句子是将小块的平均值来代替原图像中相应的块处的像素%%%%
if（min（min（values））>
=60）
means=setblk（means,S,dim,0）;
%用于合并时的阈值
else
%means=setblk（means,S,dim,sum（sum（values,1）,2）./dim^2+std2（values））;
%means=setblk（means,S,dim,sum（sum（values,1）,2）./dim^2）;
%means=setblk（means,S,dim,mean2（values））;
means=setblk（means,S,dim,max（max（values,1）,2））;
end
CODE3:
function[val,r,c]=getblk（A,S,dim）
%I:
为待处理的图像
%S:
为四叉树分解后返回的稀疏矩阵包含四叉树结构
%Val是dim*dim*k数组,包含图像I的四叉树分解中的每个dim*dim块
%k是四叉树分解的dim*dim块的数量
%如果没有指定大小的块那么返回一个空矩阵
[M,N]=size（A）;
if（numBlocks==0）%没有找到任何模块
val=zeros（dim,dim,0）;
%返回空矩阵
r=zeros（0,1）;
c=zeros（0,1）;
return;
%为dim*dom的块计算索引%%%%%%%%%%%%%%%%%
rows=（0:
cols=0:
rows=rows（:
cols=cols（ones（dim,1）,:
ind=rows+cols;
%计算索引矩阵
val=A（ind）;
val=reshape（val,[dimdimnumBlocks]）;
CODE4:
functionB=setblk（A,S,dim,val）
%I为待处理的图像
为四叉树分解后的稀疏矩阵包含四叉树结构
%Val:
是dim*dim*k数组
%K:
是四叉树分解的dim*dim大小块的个数
%setblk:
用val中相应的dim*dim块的值取代图像A的四叉树分解中的每个
%dim*dim
块
blocks=find（S==dim）'
numBlocks=length（blocks）;
if（~isequal（[size（val,1）size（val,2）size（val,3）],[dimdimnumBlocks]））
if（prod（size（val））==numBlocks）
val=repmat（val（:
）'
[dim^21]）;
val=val（:
%为每一个块算出一个索引
%依照索引进行替换%%%%%
blocks=blocks（ones（length（ind）,1）,:
ind=ind+blocks;
B=A;
B（ind）=val;
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