四叉树分割 matlab实现算法

matlab 实现了四叉树的分割算法 算法中对实例图片进行了分割，matlab7.0编译通过

clear;
PicC=imread（‘lake256.jpg‘）;
Threshold=0.2   %qtdecomp的参数
MinDim=4;   %qtdecomp的参数
[mnlayer]=size（PicC）; 
PicOut=255+zeros（mn）;%255是白色的值，生成一个白色的图片

if（layer==3）
    Pic=rgb2gray（PicC）;%如果是彩色图像，则转换为灰度图像
end
PicDivide=qtdecomp（PicThresholdMinDim）;%四叉树分割
List=find（PicDivide）;%PicDivide中非零元素的位置，List为列向量
List=List‘; %转置List，使其为行向量
NumMin=0;   %边长为MinDim的块的数量
NumNotMin=0;%边长大于MinDim的块的数量
for i=List
    if PicDivide（i）==MinDim
        NumMin=NumMin+1;
    else
        NumNotMin=NumNotMin+1;
    end
end
RatioEnt=strcat（‘边长为最小值的块数与其他块的总数的比值为：‘num2str（NumRatio））;
%BlockNum=size（List）;   以下四行计算四叉树分割得到的块与图像面积的比
%BlockNum=BlockNum（2）;
%BlockRatio=BlockNum/（m/4）/（m/4）;
%BlockEnt=strcat（‘四叉树分割得到的块与图像面积的比是‘num2str（BlockRatio））;

for i=List
    [xy]=ind2sub（size（PicDivide）i）;%将线性序列转变为行列序列
    DSize=PicDivide（xy）-1; %需要减1，比如坐标为20，边长为5，则方块的边界为20+5-1=20
    PicOut（x:（x+DSize）y）=ones（DSize+11）;%左侧边
    PicOut（xy:（y+DSize））=ones（1DSize+1）;%上侧边
    PicOut（x:（x+DSize）y+DSize+1）=ones（DSize+11）;%右侧边
    PicOut（x+DSize+1y:（y+DSize））=ones（1DSize+1）;%下侧边
end

subplot（121）;imshow（PicC）;
subplot（122）;imshow（uint8（PicOut））;
xlabel（RatioEnt）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1380  2009-04-15 00:01  PicBlock.m

     文件      12607  2009-03-29 09:17  lake256.JPG

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                13987                    2