基于四叉树分形压缩算法的实现

有哪位大神知道如何实现传统的四叉树分形压缩算法吗?
算法是这样的:
1)设定四叉树的最大和最小深度, 确定误差阈值;
2)把原始图像分层, 对每层中的图像分块, 分为可互相重叠
且覆盖整幅图像的定义域块, 对其进行收缩及 8 种旋转- 反射
变换, 分别按其四分之一块像素的灰度均值和方差排列进行分
类, 分为 3 大主类, 24 副类, 记录每一定义域块的类别;
3) 将原图像分成互不重叠且覆盖整幅图像的值域块 的 集
合; 对 允 许 的 最 大 值 域 块 , 确 定 其 所 属 类 别 , 计 算 它 和 与 之 同
类的 定 义 域块 的 最 小均 方 误 差, 若 最 小 均方 误 差 小于 误 差 阈
值, 则记录相关参数。 否则, 对该值域块进行四叉树分解, 重复
上述过程;
求大神帮忙

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