我已经阅读了很多文章，但似乎没有人回答这个问题。或者，也许我只是不明白。我正在尝试构建一个四叉树，以便它可以表示图像。叶节点将保存像素，非叶节点将保存其子节点的平均值。
我的问题是：
叶节点只保存像素是如何工作的？为什么其他节点不保存像素？我们怎么知道将原始根节点细分多少次来表示给定的图像？我们是否只是细分n时间，n高度和宽度在哪里（对于正方形）？
编辑：那么我如何跟踪叶节点，以便我知道何时在该位置添加像素？现在我有一个辅助函数，可以为我划分区域，跟踪宽度和高度。
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四叉树最适合大小为 2 次方的方形图像（例如，大多数纹理）。您不应该将每个节点视为代表一个“像素”。相反，可以将其视为表示“大小为 2^k 的方形像素块”。在最终叶子的情况下，k 为 0，因此每个叶子节点代表一个大小为 1 的正方形像素块，即单个像素。树中的内部节点代表越来越大的图像部分。
于 2011-03-16T01:58:22.360 回答
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为什么只有叶节点保存像素？问问自己，如果一个非叶节点持有一个像素，那么它的子节点会持有什么？既然你不能细分一个像素，答案显然是什么都没有——不可能有这样的节点。
我们怎么知道要细分多少次？当然，有多种方法可以做到这一点，具体取决于您构建四叉树的原因。一般来说，图像中具有更多熵的区域——更多“细节”——应该被细分得更多，而熵较低、“更平坦”的区域可以被分割得更少。有许多不同的算法可以选择何时何地进行细分。通常，它们比较一个区域内的像素值，并在差异高于某个阈值时进行拆分。
于 2011-03-16T01:55:00.443 回答
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我认为回答你问题的最好方法是回答两个你没有问的问题。
- 什么是四叉树？
- 这如何应用于不稳定密度的建模系统？
四叉树是二维的二叉树。这就是为什么每个非叶节点有（最多）四个孩子。这允许您将索引应用于平面，就像数据库使用二叉树或其某些变体来索引单个维度一样，具有相同的高度有利的稀疏相空间表示属性。
将其应用于图像压缩和渐进式显示非常明显：如果您执行限制为 n 深度的树遍历，那么您将获得 4^n 项跨越整个图像空间的图片信息。如果你更深一层，每个像素都会分成四个。如果我没记错的话，JPEG2000 就是这样工作的。我说“图片信息项”是因为它们不必是单个的；items 可以是 32 位 ARGB 或描述该点空间的任何其他属性（或属性）。
于 2011-06-04T14:04:07.610 回答
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叶节点只保存像素是如何工作的？为什么其他节点不保存像素？
这取决于您使用四叉树的目的。您可以将任何类型的信息链接到其他节点，fe 指向左上角的指针和该节点描述的矩形的宽度/高度，但在大多数情况下您不需要它（或需要平均您可以预先计算以加快速度的值）。
我们怎么知道将原始根节点细分多少次来表示给定的图像？
每次细分时，您都是区域宽度和高度的一半，因此对于大小的方形图像，n您需要细分log2(n)时间，对于大小的非方形图像，n*m您最多需要细分时间max(log2(n), log2(m))。
于 2011-03-16T01:53:44.473 回答