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Visão Geral do Algoritmo do Método de Dividir e Unir
O algoritmo é muito simples.
Funciona dividindo a imagem recursivamente em uma quadtree, até que um nodo não possua mais diferenças enre seus pixels (de acordo com um critério pré-definido). Estes são nodos-folha e possuem a cor (ou cor média) dos pixels que contém. Nodos intermediários não possuem cor associada.
Em seguida, usando algum critérios de similaridade de pixel, retornamos subindo pela árvore, usando a própria estrutura da árvore como informação de topologia (não há necessidade de matriz de adjacência), e rerotulamos nodos adjacentes em um mesmo nível e nodos avô/pai/filho que possuam cores similares de acordo com o critério de similaridade escolhido.
Podemos usar o critério de similaridade que desejarmos.
Simulação de uma Execução de Split&Merge
Fase 1: Split
Iniciamos com uma árvore onde toda a imagem é rpresentada pela Raiz. Em seguida dividimos a imagem em quatro quadrantes:

A divisão de pixels, nestes dois passos, fica assim:

Continuando a divisão recursiva, descemos mais um nível, em seguida procuramos algum nodo que seja homogêneo. Vamos encontrar 8:

Mais uma descida já nos fornece os nodos homogêneo restantes, todos unitários:

Estes dois passos recursisvos, vistos sobre a imagem ficam assim:
Fase 2: Merge
Agora devemos retornar, subindo na árvore, colorindo:
- Nodos-folha já possuem cor
- Estrutura da árvore informa sobre adjacências



 possui graduação em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Santa Catarina (1989) e Doutorado Acadêmico (Dr. rer.nat.) em Ciências da Computação pela Universidade de Kaiserslautern (1996). Atualmente é professor Titular da Universidade Federal de Santa Catarina, onde é professor do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação e dos cursos de graduação em Ciências da Computação e Sistemas de Informação. Tem experiência nas áreas de  Informática em Saúde, Processamento e Análise de Imagens e Engenharia Biomédica, com ênfase em Telemedicina, Telerradiologia, Sistemas de Auxílio ao Diagnóstico por Imagem e Processamento de Imagens Médicas, com foco nos seguintes temas: analise inteligente de imagens, DICOM, CBIR, informática médica, visão computacional e PACS. Coordena o Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para Convergência Digital - INCoD. Foi o criador e primeiro Coordenador do Núcleo de Telessaúde de Santa Catarina no âmbito do Programa Telessaúde Brasil do Ministério da Saúde e da OPAS - Organização Pan-Americana de Saúde e criador do Núcleo Santa Catarina da RUTE - Rede Universitária de Telemedicina.
            possui graduação em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Santa Catarina (1989) e Doutorado Acadêmico (Dr. rer.nat.) em Ciências da Computação pela Universidade de Kaiserslautern (1996). Atualmente é professor Titular da Universidade Federal de Santa Catarina, onde é professor do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação e dos cursos de graduação em Ciências da Computação e Sistemas de Informação. Tem experiência nas áreas de  Informática em Saúde, Processamento e Análise de Imagens e Engenharia Biomédica, com ênfase em Telemedicina, Telerradiologia, Sistemas de Auxílio ao Diagnóstico por Imagem e Processamento de Imagens Médicas, com foco nos seguintes temas: analise inteligente de imagens, DICOM, CBIR, informática médica, visão computacional e PACS. Coordena o Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para Convergência Digital - INCoD. Foi o criador e primeiro Coordenador do Núcleo de Telessaúde de Santa Catarina no âmbito do Programa Telessaúde Brasil do Ministério da Saúde e da OPAS - Organização Pan-Americana de Saúde e criador do Núcleo Santa Catarina da RUTE - Rede Universitária de Telemedicina.