matlab四叉树分割代码,【测绘专用】 MATLAB 四叉树分割遥感图像

MATLAB 四叉树分割遥感图像

四叉树是遥感图像处理里面常用的一种算法，我这里采用递归的方法来实现

数据处理的思路

对于图像矩阵，我是判断它的方差是否小于某个阈值，大于就继续分，小于就不分。

不分之后的处理就是，计算矩阵的平均值，然后把平均值赋给矩阵所有的元素。

算法流程图如下：

源代码

Nan_mean函数

用来计算矩阵平均值

function [m] = Nan_mean(x)

%Nan_mean 此处显示有关此函数的摘要

% 此处显示详细说明

x = x(:);

k = 1;

x0 = [];

for j = 1:length(x)

if ( ~isnan(x(j)) )

x0(k) = x(j);

k = k+1;

end

% && length(x0) > length(x)/2

if (~isempty(x0) && length(x0)/length(x) > 0.15)

m = mean(x0)

else

m = mean(x);

end

myvar函数

用来计算矩阵的方差

function [ re ] = myvar( x )

%MYVAR 此处显示有关此函数的摘要

% 此处显示详细说明

x = x(:);

num = sum(~isnan(x));

m = Nan_mean(x);

if (num == 0)

re = 0;

else

re = 0;

for i = 1:length(x)

if (~isnan(x(i)))

re = re+(x(i)-m)^2;

end

re = re / num;

end

FTree_tra函数

递归四叉树分割函数

function [p] = FTree_tra(x,min)

%FTree_tra 此处显示有关此函数的摘要

% 此处显示详细说明

p = x;

if (length(p) > 0)

yp = length(p(:,1));

xp = length(p(1,:));

xp0 = xp/2;

yp0 = yp/2;

child1 = p([1:yp0],[1:xp0]);

child2 = p([1:yp0],[xp0+1:xp0*2]);

child3 = p([yp0+1:yp0*2],[1:xp0]);

child4 = p([yp0+1:yp0*2],[xp0+1:xp0*2]);

v = myvar(p);

if ((v > 0.005 ) && yp>min)

child1 = FTree_tra(child1,min);

child2 = FTree_tra(child2,min);

child3 = FTree_tra(child3,min);

child4 = FTree_tra(child4,min);

p = [child1 child2;

child3 child4];

else

if (Nan_mean(p) ~= 1 && length(p) > 0)

p = ones(yp,xp).*Nan_mean(p);

p(1:end,1,:)=nan; %直接修改所有block的左、上边界为白色。

p(1,1:end,:)=nan;

flag2 = Nan_mean(p);

end

参考结果

存在的问题

可以看到在图像边缘部分，会出现一些较大的图块，这是因为计算图像边缘的时候，Nan_mean函数里头的

if (~isempty(x0) && length(x0)/length(x) > 0.15)

0.15这个阈值可能不是很合适，可能要调小一点吧。

欢迎大家留言交流！

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