matlab实现灰度图像的四叉树表达

在MATLAB中，可以使用Image Processing Toolbox中的qtdecomp函数来实现灰度图像的四叉树表达。具体步骤如下：

1. 读入灰度图像并将其转换为double类型的数据；
2. 使用qtdecomp函数对图像进行四叉树分解，返回分解后的子块和子块的位置信息；
3. 根据子块的位置信息将其合并为四叉树结构；
4. 可以使用plot函数绘制四叉树结构。

下面是一段示例代码：

I = imread('lena_gray.jpg');
I = im2double(I);

% 进行四叉树分解
[S, H] = qtdecomp(I, 0.05);

% 合并子块
blocks = repmat(struct('data', zeros(8)), [1, size(S, 3)]);
for i = 1:size(S, 3)
    blocks(i).data(:) = S(:, :, i);
end
[~, ~, ~, QT] = qtgetblk(I, S, blocks);

% 绘制四叉树结构
figure;
imshow(I);
hold on;
for i = 1:length(QT)
    if QT(i).type == 'h'
        plot(QT(i).col+0.5, QT(i).row+[0, QT(i).len], 'r');
    elseif QT(i).type == 'v'
        plot(QT(i).col+[0, QT(i).len], QT(i).row+0.5, 'r');
    end
end
hold off;