MATLAB实现的128x128灰度图像分裂与合并示例

图像分裂合并的MATLAB实现是一份详细的教程，介绍了如何在MATLAB环境中对图像进行分割和合并操作。该文档包含了四个关键部分的代码示例，旨在处理128x128的灰度图像，采用四叉树结构进行分割。 **第一部分：代码导入与预处理** 首先，代码通过`imread`函数读取名为"xingshi32.bmp"的图像，并检查是否为灰度图像。如果不是，提示用户输入灰度图像。然后，检查图像的尺寸是否符合程序要求（128x128），如果不符合则显示错误信息。接着，定义了一个白色画布（H）和一个零图像（zeroImage）用于后续操作。 **第二部分：创建块均值图像** 这部分设置了一个新的窗口（meansImageHandle）来显示块均值图像，以及一个128x128像素的空矩阵（blockSize）作为分裂后的图像大小。程序还创建了一个稀疏矩阵S，用于存储四叉树分解的数据，以及一个阈值变量（threshold）供用户输入，表示分割的条件。 **第三部分：四叉树分裂算法** 核心部分是四叉树分裂算法，它通过循环迭代直到图像维度减小到1为止。在每次循环中，计算当前图像块的尺寸、索引和值，将图像划分为更小的子块。然后，将子块的像素值存储到blockValues矩阵中，并根据用户输入的阈值进行判断，如果所有子块都被处理完，则跳出循环。 **第四部分：合并图像** 这部分没有直接给出，但可以推测，在完成分裂后，可能会有一个合并过程，将处理过的子块数据重新组合回原始图像尺寸，可能涉及到重构和插值等步骤，以便于生成融合后的图像。 总结来说，这份MATLAB代码展示了如何使用四叉树分割技术处理图像，并通过用户交互的方式获取分割阈值。整个过程涉及图像预处理、图像分割、数据存储和可能的合并操作，是图像处理中的一个重要应用场景，有助于理解如何在编程环境下进行高效的图像分析和操作。