MATLBA基础图像处理算法之四叉树分割法

本文介绍了使用MATLAB进行图像处理的一种基础方法——四叉树分割,并展示了如何在分割的图像块中隐藏数据。通过四叉树分解图像,设置阈值,合并像素点,最终将隐藏的数据嵌入到图像中。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

令G表示一幅图像, 将G分割成n个子区域G1, G2, ···, Gn的过程就叫分割

四叉树的分解步骤

1、将图像分成大小相同的区域。

2、阈值判断

3、像素点合并

4、过程迭代

clear;

z=1;

b=imread('veg.png');

I=rgb2gray(b);

figure(1);

imshow(I);

title('o image');

[m,n]=size(I);

figure(2);

imhist(I);

title('histogram of original image');

mindim=4;

S = qtdecomp(I,@Split,mindim,@Predicate);

blocks = repmat(uint8(0),size(S));

for dim = [512 256 128 64 32 16 8 4 2 1];   

  numblocks = length(find(S==dim));

  if (numblocks > 0)       

    values = repmat(uint8(1),[dim dim numblocks]);

    values(2:dim,2:dim,:) = 0;

    blocks = qtsetblk(blocks,S,dim,values);

  end

end

blocks(end,1:end) = 1;

blocks(1:end,end) = 1;

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