% test6_3.m % 四叉树分解 clear; close all; clc; I = imread('rice.tif'); %读入原图像 figure; subplot(121); imshow(I); title('原图') %选取阈值为0.2，对原始图像进行四叉树分解 S = qtdecomp(I,0.2); %原始的稀疏矩阵转换为普通矩阵，使用full函数 S2 = full(S); subplot(122); imshow(S2); title('四叉树分解'); ct = zeros(6, 1); %记录子块数目的列向量 % 分别获得不同大小块的信息，子块内容保存在三维数组vals1~val6中，子块数目保存在ct向量中 for ii = 1:6 [vals{ii},r,c] = qtgetblk(I,S2,2^(ii-1)); ct(ii) = size(vals{ii},3); end修改程序，使用 coins.png 图像并缩放为 256*256 后进行运算

根据您提供的代码和参考资料，以下是修改后的程序，使用coins.png图像并将其缩放为256*256像素后进行四叉树分解的步骤：

% test6_3.m
% 四叉树分解
clear; close all; clc;

% 读入coins.png图像
I = imread('coins.png');

% 将图像缩放为256*256像素
I_resized = imresize(I, [256 256]);

figure;
subplot(121); imshow(I_resized); title('原图');

% 选取阈值为0.2，对缩放后的图像进行四叉树分解
S = qtdecomp(I_resized, 0.2);

% 原始的稀疏矩阵转换为普通矩阵，使用full函数
S2 = full(S);

subplot(122); imshow(S2); title('四叉树分解');

% 初始化记录子块数目的列向量
ct = zeros(6, 1);

% 分别获得不同大小块的信息，子块内容保存在三维数组vals1~val6中，子块数目保存在ct向量中
for ii = 1:6
    [vals{ii}, r, c] = qtgetblk(I_resized, S2, 2^(ii-1));
    ct(ii) = size(vals{ii}, 3);
end

请注意，此代码段假设您已经定义了qtdecomp和qtgetblk函数，这些函数用于执行四叉树分解和获取分解后的子块。如果您没有这些函数，您需要从相应的库中导入它们或自行实现这些功能。

此外，imresize函数用于调整图像大小，确保图像的尺寸符合四叉树分解的要求。在subplot函数中，我们使用imshow来显示原始图像和四叉树分解后的图像，并添加了相应的标题以便于区分。1234567