Matlab SAD模板匹配算法

SAD（Sum of Absolute Differences）模板匹配算法是一种基本的图像匹配算法，其基本思想是将模板图像与待匹配图像进行逐像素比较，计算它们之间的绝对差值，然后将这些差值相加，得到一个总的差值作为匹配程度的度量。

Matlab实现SAD模板匹配算法的步骤如下：

1. 读取待匹配图像和模板图像，并转换为灰度图像。

2. 定义一个匹配窗口大小，将待匹配图像分割成若干个匹配窗口，每个匹配窗口的大小与模板图像相同。

3. 对于每个匹配窗口，计算其与模板图像的SAD值，即将匹配窗口与模板图像中对应像素点的灰度值相减取绝对值，然后将所有差值相加。

4. 将每个匹配窗口的SAD值保存到一个矩阵中，作为待匹配图像和模板图像之间的匹配程度度量。

5. 根据SAD值矩阵，找到待匹配图像中与模板图像最匹配的位置，即SAD值最小的位置。

6. 将匹配结果可视化，即在待匹配图像中标记出最匹配的位置。

示例代码如下：

% 读取待匹配图像和模板图像
img1 = imread('待匹配图像.jpg');
img2 = imread('模板图像.jpg');
% 转换为灰度图像
img1_gray = rgb2gray(img1);
img2_gray = rgb2gray(img2);

% 定义匹配窗口大小
win_size = size(img2_gray);

% 初始化SAD值矩阵
SAD_mat = zeros(size(img1_gray)-win_size+1);

% 计算SAD值矩阵
for i = 1:size(SAD_mat,1)
    for j = 1:size(SAD_mat,2)
        % 获取当前匹配窗口
        win = img1_gray(i:i+win_size(1)-1,j:j+win_size(2)-1);
        % 计算SAD值
        SAD = sum(abs(win-img2_gray),'all');
        SAD_mat(i,j) = SAD;
    end
end

% 找到SAD值最小的位置
[~,ind] = min(SAD_mat(:));
[ind_i,ind_j] = ind2sub(size(SAD_mat),ind);

% 在待匹配图像中标记出最匹配的位置
img_result = insertShape(img1,'Rectangle',[ind_j,ind_i,win_size(2),win_size(1)],'LineWidth',2,'Color','green');

% 显示结果
imshow(img_result);

需要注意的是，SAD模板匹配算法的匹配效果受到图像的光照、噪声等因素的影响，因此在实际应用中可能需要采用更为复杂的匹配算法来提高匹配精度。