MATLAB图像匹配：绝对差值算法详解

在这个MATLAB代码片段中，我们探讨的是一个用于图像匹配的基本算法，特别侧重于利用绝对差值（Mad，Mean Absolute Difference）来评估两张图像之间的相似度。对于初学者来说，这是一个实用的学习工具，因为它展示了如何通过编程实现直观且常见的图像比较方法。 首先，代码开始部分导入了两幅图像，"yuantu" 和 "pipeitu"，分别使用 "imread" 函数从 'image1.jpg' 和 'image2.jpg' 文件中读取。接着，通过 "size" 函数获取图像的尺寸（行数M和列数N），以及另一幅图像 "pipeitu" 的尺寸 (m, n)。 在接下来的部分，代码创建了一个空矩阵 "s"，用于存储每一对小窗口在两个图像中的绝对差值总和，小窗口大小与图像 "yuantu" 相同。通过嵌套的 "for" 循环，对 "yuantu" 中的每个小窗口与 "pipeitu" 进行逐像素对比，计算它们的差值矩阵 "ss"，然后取其元素绝对值并累加到 "s" 上。 之后，通过 "min" 函数寻找整个 "s" 矩阵中的最小值 "x" 和其位置 "i"、"j"，这代表了两个图像中最匹配的小窗口的位置。最后，使用 "plot" 函数在原图上标记出匹配区域，显示出在 "pipeitu" 中找到与 "yuantu" 最相似的子区域。 在第二部分，代码显示了原始的 "pipeitu" 图像，并使用 "imshow" 显示匹配后的结果。"toc" 函数则用于测量整个匹配过程所需的时间，帮助我们理解算法的效率。 这段代码展示了如何在MATLAB中使用简单的方法进行基于绝对差值的图像匹配，这对于理解图像处理中的相似性测度和基本搜索策略具有重要意义。初学者可以通过这个例子学习如何在实际场景中应用数学模型解决图像处理问题，例如目标检测、模板匹配或图像拼接等任务。