基于MATLAB的四叉树图像分割与特征分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了智能四叉树图像分割算法，通过递归分析区域特征差异，动态划分不同分辨率矩形块。系统自动检测纹理复杂度，在细节区域精细划分，平滑区域保持大块划分，实现高效的特征分析处理。

详 情 说 明

基于四叉树算法的图像分割与特征分析系统

项目介绍

本项目实现了一种基于四叉树空间分割算法的图像智能分析系统。系统能够对输入的灰度图像进行自适应区域划分，通过分析图像局部区域的纹理特征差异，动态调整分割粒度。在纹理复杂的细节区域进行精细划分，在平滑区域保持较大块结构，实现高效的多分辨率图像表示。该系统为图像分析、计算机视觉和图像压缩等领域提供了实用的基础工具。

功能特性

• 智能自适应分割：基于区域方差分析，自动识别图像纹理复杂度，实现差异化分割
• 参数可配置：支持自定义分割阈值和递归深度限制，满足不同精度需求
• 完整结果输出：提供四叉树结构数据、可视化图像和统计分析报告
• 特征提取能力：自动计算每个分区的统计特征（均值、方差等）

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入为二维灰度图像矩阵（uint8类型，M×N尺寸）
2. 设置参数（可选）：

- 分割阈值：控制区域划分的敏感度（默认值：0.1） - 递归深度：限制最大划分层级（默认值：8）

1. 运行系统：执行主程序开始处理
2. 查看结果：

- 四叉树结构数据（分区坐标、层级关系） - 可视化分割图像（带分区边界） - 分区统计报告（数量分布、特征矩阵）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持常见图像格式（JPG、PNG、BMP等）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像数据读取与验证、四叉树分割算法的执行控制、分区特征的统计分析、结果可视化的生成以及所有输出数据的整合与展示。该文件作为系统的入口点，协调各个功能模块协同工作，确保从输入到输出的完整处理链路。