基于区域四叉树分裂合并算法的MATLAB代码

以下是一个基于区域四叉树分裂合并算法的MATLAB代码示例：

function [QT, map] = quadtree(I, threshold)
% I：输入图像
% threshold：阈值

% 初始化四叉树
QT = struct('type', 'q', 'nw', [], 'ne', [], 'sw', [], 'se', []);
% 初始化映射表
map = zeros(size(I));

% 如果图像大小小于等于阈值，则将当前节点设置为叶节点并返回
if size(I, 1) <= threshold
    QT.type = 'l';
    QT.val = mean(I(:));
    map(:) = QT.val;
    return;
end

% 计算图像的平均灰度值
meanI = mean(I(:));
% 计算图像的灰度值标准差
stdI = std(I(:));

% 如果图像标准差小于等于阈值，则将当前节点设置为叶节点并返回
if stdI <= threshold
    QT.type = 'l';
    QT.val = meanI;
    map(:) = QT.val;
    return;
end

% 将图像分成四个子块
midX = size(I, 1) / 2;
midY = size(I, 2) / 2;
QT.nw = quadtree(I(1:midX, 1:midY), threshold);
QT.ne = quadtree(I(1:midX, midY+1:end), threshold);
QT.sw = quadtree(I(midX+1:end, 1:midY), threshold);
QT.se = quadtree(I(midX+1:end, midY+1:end), threshold);

% 根据子块的值更新映射表
map(1:midX, 1:midY) = map(1:midX, 1:midY) + QT.nw.val;
map(1:midX, midY+1:end) = map(1:midX, midY+1:end) + QT.ne.val;
map(midX+1:end, 1:midY) = map(midX+1:end, 1:midY) + QT.sw.val;
map(midX+1:end, midY+1:end) = map(midX+1:end, midY+1:end) + QT.se.val;
end

该代码实现了一个基于区域四叉树分裂合并算法的图像压缩方法。该算法将输入图像递归地分割成四个子块，直到满足某个终止条件为止。在每个节点上，算法计算子块的平均灰度值和标准差，并根据它们的值将子块分裂或合并。最终，算法将每个节点的平均灰度值作为该节点的值，并使用映射表将每个像素的值映射为其所在节点的值。

该算法的优点是能够在保持图像质量的前提下，有效地压缩图像。缺点是算法的运行时间较长，尤其是在图像大小较大时。