SAD模板匹配算法matlab实现

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % %绝对误差和算法（SAD） % clc; % clear; % % %原始图 % src=imread('src1.jpg'); % [a, b, d1]=size(src); % if d1==3 % src=rgb2gray(src); % end % % %模板 % mask=imread('template1.jpg'); % [m, n, d2]=size(mask); % if d2==3 % mask=rgb2gray(mask); % end % N=n;%模板尺寸，默认模板为正方形 % M=a;%代搜索图像尺寸，默认搜索图像为正方形 % dst=zeros(M-N,M-N); % for i=1:M-N %子图选取，每次滑动一个像素 % for j=1:M-N % temp=src(i:i+N-1,j:j+N-1);%当前子图 % dst(i,j)=dst(i,j)+sum(sum(abs(temp-mask))); % end % end % % abs_min=min(min(dst)); % [x,y]=find(dst==abs_min);%返回最小值在矩阵中的行列号 % figure; % imshow(mask);title('模板'); % figure; % imshow(src); % hold on; % rectangle('position',[y,x,N-1,N-1],'edgecolor','r'); % hold off;title('搜索结果'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %基于灰度的模板匹配算法 %绝对误差和算法（SAD） %误差平方和算法（SSD） %思想一致，只是相似度测度公式不一样而已！！！ clc; clear; %原始图 src=imread('E:\任务\图像匹配\模板匹配\SAD\images\src1.jpg'); [m, n, d1]=size(src);%m行n列 if d1==3 src=rgb2gray(src); end %模板 mask=imread('E:\任务\图像匹配\模板匹配\SAD\images\template1.jpg'); [M, N, d2]=size(mask);%M行N列 if d2==3 mask=rgb2gray(mask); end %存放各个子图与模板的绝对误差和 dst=zeros(m-M+1,n-N+1); for i=1:m-M+1 %子图选取，每次滑动一个像素 for j=1:n-N+1 temp=src(i:i+M-1,j:j+N-1);%当前子图 %绝对误差和算法（SAD） dst(i,j)=dst(i,j)+sum(sum(abs(temp-mask))); %误差平方和算法（SSD） % dst(i,j)=dst(i,j)+sum(sum((temp-mask).^2));%.^：矩阵中每个元素的平方 end end % m=min(dst);%找出矩阵dst中每列中的最小元素，构成行向量m % mm=min(m);%进一步找出m中的最小元素mm，当然也就是矩阵dst中的最小元素 abs_min=min(min(dst)); [r,c]=find(dst==abs_min);%返回最小值在dst（同样也在src）中的行列号 r：行 c：列 x=c;%x坐标对应的是列 y=r;%y坐标对应的是行 figure; imshow(mask);title('模板'); figure; imshow(src); hold on; rectangle('position',[x,y,N-1,M-1],'edgecolor','r'); %[x坐标,y坐标,宽,高] hold off;title('匹配结果');