使用matlab分别读入两幅灰度图像“lena.png”和“lena_mask.png”，“lena.png”是大尺寸图像，“lena maskpng”是从大尺寸图像中截取的小尺寸的模板图像。根据绝对误差和（SAD）算法，编程实现图像匹配，最后将结果与两张原图像同屏显示

好的，根据你的要求，我会为你解答这个问题。以下是 MATLAB 代码：

% 读入两幅灰度图像
img1 = imread('lena.png');
img2 = imread('lena_mask.png');

% 获取模板图像的大小
[m, n] = size(img2);

% 初始化最小误差和和对应的位置
min_error = inf;
min_i = 0;
min_j = 0;

% 比较两幅图像的每一个像素
for i = 1:size(img1, 1) - m
    for j = 1:size(img1, 2) - n
        % 计算两幅图像的绝对误差和
        error = sum(sum(abs(img1(i:i+m-1, j:j+n-1) - img2)));
        
        % 如果当前误差和比最小误差和还小，则更新最小误差和和对应的位置
        if error < min_error
            min_error = error;
            min_i = i;
            min_j = j;
        end
    end
end

% 在原图像上标记出匹配位置
img1(min_i:min_i+m-1, min_j:min_j+n-1) = 255;

% 将结果与两张原图像同屏显示
imshow([img1, img2]);

上述代码中，我们首先使用 `imread` 函数读入两幅灰度图像，然后获取模板图像的大小，接着使用两重循环遍历原图像的每一个可能的位置，计算该位置与模板图像之间的绝对误差和，最后标记出匹配位置并将结果与两张原图像同屏显示。

希望我的回答对你有所帮助！