MATLAB实现图像分裂与合并算法

该资源是关于使用MATLAB实现图像分裂合并方法的一个程序示例，主要目的是将图像进行分割处理后再合并，适用于128x128的灰度图像。程序包括四段代码，其中涉及到图像处理的基础知识，如图像读取、显示以及基本的矩阵操作。 在MATLAB中，图像分裂合并法是一种图像处理技术，主要用于图像的降噪或压缩。这种技术通常基于四叉树结构，将图像分割成多个小块，对每个块进行处理（例如计算平均值或中位数），然后用处理后的块值替换原始块，最后再合并成新的图像。在这个过程中，可以通过设置不同的分裂阈值来控制图像分割的精细程度。 在提供的代码中，我们可以看到以下关键步骤： 1. **图像读取与预处理**：首先使用`imread`函数读取图像，检查是否为灰度图像。如果不是，程序会提示用户输入灰度图像。然后检查图像尺寸是否为128x128，如果不是，也会给出提示。 2. **设置图像参数**：设置白背景的变量`H.color`，以及用于显示图像的`figure`和`imshow`函数。同时，创建一个全零图像`zeroImage`作为合并后图像的初始状态。 3. **分裂合并的核心算法**： - 定义了分裂后图像块的大小`blockSize`，以及一个稀疏矩阵`S`用于存储四叉树分解的数据。 - 用户输入分裂的阈值，该阈值决定了图像分割的粒度。 - 使用`while`循环进行图像的分裂，直到所有块的尺寸都小于设定值。 - 在循环内，找到当前尺寸大小的块索引，然后通过`rows`和`cols`计算出每个块对应的像素位置。 - 对每个块的像素值进行处理，这里可能是计算块的均值，然后存储到稀疏矩阵`S`中。 - 最后，使用`set`函数更新显示的图像，展示当前的块均值图像。 4. **四叉树分解**：四叉树结构用于表示图像的分割，每个节点代表一个图像块。随着分割过程的进行，节点的子节点表示更小的图像块，直到满足终止条件（块的尺寸小于阈值）。 5. **代码中未显示的部分**：代码片段在`blockValues`之后被截断，完整的程序应该会继续处理这些块值，比如计算均值或中位数，然后更新`S`矩阵，并在图像画布上显示处理结果。 这个MATLAB程序实现了基于四叉树的图像分裂合并算法，通过控制分裂阈值可以灵活地调整图像处理的效果。它适合学习和研究图像处理中的降噪和压缩技术，特别是对于理解和应用四叉树分解原理有一定的帮助。