用Matlab实现SAD模板匹配算法

A：

SAD（Sum of Absolute Differences）算法是一种基于模板匹配的图像处理算法，其实现可以使用Matlab编程语言。下面是一个简单的SAD模板匹配算法的实现过程：

1. 读入原始图像和模板图像，转换为灰度图像。

2. 定义一个空的结果矩阵，大小为原始图像大小减去模板图像大小加1。

3. 对于每个原始图像中的像素，计算该像素所在的模板和原始图像的子矩阵的SAD值（通过计算两个矩阵的绝对差值之和）。

4. 将计算得到的SAD值存储在结果矩阵中的对应位置。

5. 找到结果矩阵中的最小值，即为匹配的模板所在位置。

6. 在原始图像上标记匹配的模板位置。

下面是一个SAD模板匹配算法的示例程序：

% 读入原始图像和模板图像
I = imread('lena.tif');
T = imread('template.tif');

% 转换为灰度图像
Igray = rgb2gray(I);
Tgray = rgb2gray(T);

% 定义结果矩阵
result = zeros(size(Igray)-size(Tgray)+1);

% 计算SAD值
for i = 1:size(result,1)
for j = 1:size(result,2)
subI = Igray(i:i+size(Tgray,1)-1,j:j+size(Tgray,2)-1);
result(i,j) = sum(abs(subI(:)-Tgray(:)));
end
end

% 找到匹配位置
[m,n] = find(result==min(result(:)));

% 在原始图像上标记匹配位置
imshow(I); hold on;
rectangle('Position',[n(1),m(1),size(Tgray,2),size(Tgray,1)],'EdgeColor','r','LineWidth',2);