基于四叉树分割算法的MATLAB彩色图像区域划分系统

资 源 简 介

本项目实现了一种自适应四叉树分割算法，专用于彩色RGB图像的区域划分。通过递归分割和颜色相似度阈值控制，动态生成不同精度的矩形区域，支持分割层数调节与结果可视化，适用于图像分析和计算机视觉任务。

详 情 说 明

基于四叉树分割算法的彩色RGB图像区域划分系统

项目介绍

本项目实现了一种基于四叉树分割算法的彩色RGB图像自适应区域划分系统。该系统通过递归算法将输入图像划分为颜色特征相似的矩形区域，支持分割精度和层数的灵活控制，可广泛应用于图像分析、计算机视觉和图像压缩等领域。

功能特性

• 自适应四叉树分割：根据图像颜色特征自动调整分割粒度
• 多参数控制：支持分割阈值、最大深度和最小分区尺寸的参数调节
• 可视化展示：实时显示分割结果、区域边界和编号信息
• 数据分析：提供分区统计信息和颜色特征数据输出
• 过程可追溯：可选生成分割过程动画，直观展示递归划分过程

使用方法

1. 准备输入图像：准备待分割的彩色RGB图像（支持jpg、png、bmp等格式）
2. 设置参数：

- 分割阈值（0-1）：控制颜色相似度判定标准 - 最大分割深度：限制递归划分的层数 - 最小分区尺寸：防止产生过小的分区

1. 执行分割：运行程序开始图像分割处理
2. 查看结果：

- 可视化图像显示分割边界和区域编号 - 控制台输出分区数量、平均大小等统计信息 - 生成分区数据矩阵记录各区域坐标和颜色特征

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 推荐内存：4GB以上（处理大图像时需更大内存）

文件说明

主程序文件集成了图像读取与预处理、四叉树分割算法核心实现、递归划分逻辑控制、分割参数验证与配置、结果可视化渲染、分区统计计算以及数据输出生成等完整功能链路，构成了系统的核心处理框架。