MATLAB实现的SSDA图像模板匹配与矩形定位系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现基于顺序相似性检测算法（SSDA）的图像模板匹配技术。通过在待处理图像中预定义目标模板，运用SSDA算法进行全图相似度计算，实现高精度矩形区域定位，适用于图像识别与目标检测应用场景。

详 情 说 明

基于SSDA算法的图像模板匹配与矩形定位系统

项目介绍

本项目实现基于顺序相似性检测算法（SSDA）的数字图像模板匹配功能。通过在待处理图像中预定义固定尺寸的矩形区域作为目标模板，利用SSDA算法在全图像范围内进行相似度计算，最终精确定位目标矩形在图像中的位置坐标，并提供丰富的可视化结果展示。

功能特性

• 高效模板匹配：采用SSDA算法进行快速相似度检测，优化匹配效率
• 多格式支持：支持JPG/PNG/BMP等常见图像格式的彩色或灰度图像处理
• 灵活参数配置：可自定义相似度阈值、搜索步长、容差系数等算法参数
• 多样化输出：提供数值坐标、可视化对比、热力图和标注结果
• 性能监控：实时记录匹配耗时、遍历像素数量等性能指标

使用方法

1. 输入准备：

- 准备待处理图像文件（JPG/PNG/BMP格式） - 设定模板区域参数（位置坐标、宽度、高度） - 配置算法参数（相似度阈值、搜索步长、容差系数）

1. 执行匹配：

- 运行主程序启动模板匹配过程 - 系统自动进行图像灰度化处理和滑动窗口遍历

1. 结果获取：

- 查看输出的目标矩形中心坐标和尺寸信息 - 分析可视化结果（原始图像对比、相似度热力图、定位标注图） - 评估算法性能数据（匹配耗时、遍历像素数、最佳相似度）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 建议内存：4GB以上
• 支持操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了完整的图像模板匹配流程，包括图像输入与预处理、模板参数配置与管理、SSDA算法核心逻辑的执行、匹配结果的计算与优化，以及多种可视化输出结果的生成与展示功能。该文件整合了所有核心算法模块，为用户提供一站式的模板匹配解决方案。