本项目基于MATLAB平台，探索并实现了多种先进的图像分割和合并技术，旨在提高图像处理精度与效率。通过算法优化及实验验证，为计算机视觉领域提供了有效的解决方案和技术支持。
图像分裂合并法是图像处理技术中的一个重要方法，它可以将图像分割成多个小块进行单独处理以实现压缩、去噪或分割等目的。MATLAB因其高效性在图像处理等领域被广泛应用。
以下是在MATLAB中使用该方法的一个例子：
首先读取并检查输入的灰度图像是不是128x128大小：
```matlab
I = imread(xingshi32.bmp);
if(isgray(I)==0)
disp(请输入灰度图像，本程序用来处理 128 *128 的灰度图像!);
end
```
接着设置一个白色的画布用于展示原图与处理后的结果：
```matlab
H.color=[1 1 1];
figure(H);
imshow(I);
title(原图像);
```
然后创建一个新的空白图像以显示最终的分裂合并效果，并设定初始阈值来决定分割的程度，这一步骤中我们使用用户输入的方式来确定合适的阈值。
```matlab
zeroImage=repmat(uint8(0),[128 128]);
figure(H);
imshow(zeroImage);
title(块均值图像);
threshold=input(请输入分裂的阈值(0--1):);
threshold=round(255*threshold);
```
接下来使用四叉树分解法对输入图像进行分割，该方法会根据设定的条件不断细分直到满足停止准则：
```matlab
M=128;
dim=128;
tic
while (dim>1)
[M,N] = size(I);
Sind = find(S == dim);
numBlocks = length(Sind);
if (numBlocks == 0) break; end
rows = (0:dim-1);
cols = 0:M:(dim-1)*M;
% 接下来的代码用于确定哪些区域需要进一步分裂
end
```
计算完成后的图像块数量：
```matlab
[i,j]=find(S);
Numberofbloks=length(i);
```
在ComputeMeans函数中，我们将根据稀疏矩阵S和输入的灰度图I来计算每个分割出的小区块的平均值，并用这个均值得到最终处理过的图像。
```matlab
function means = ComputeMeans(I, S)
means = I;
for dim = [128 64 32 16 8 4 2 1]
values = getblk(I, S, dim);
if (~isempty(values))
% 如果区块内的像素值都大于等于60，则将该区域置为零
if (min(min(values))>=60)
means = setblk(means, S, dim, 0);
else
% 否则计算平均值并用这个均值得到处理后的图像块
means = setblk(means, S, dim, sum(sum(values))/dim^2+std2(values));
end
end
end
end
```
通过上述代码，可以实现基于分裂合并法的图像压缩与去噪等功能。
5星
