运用MAD相似性度量准则实现模板匹配程序

资 源 简 介

运用MAD相似性度量准则实现模板匹配程序

详 情 说 明

模板匹配是计算机视觉中的一项基础任务，用于在目标图像中定位与给定模板最相似的区域。MAD（Mean Absolute Difference）作为常用的相似性度量准则，通过计算像素差值的绝对平均值来评估匹配程度，具有计算简单、对亮度变化不敏感的特点。

核心思路分为三步：首先将模板在目标图像上逐像素滑动，形成多个候选区域；接着对每个区域计算模板与候选区域的像素绝对差均值；最后找出MAD值最小的位置作为最佳匹配结果。这种算法虽然计算量较大，但可以通过限制搜索范围或采用金字塔分层策略优化效率。

MAD准则的显著优势在于无需复杂的数学运算，直接反映区域间像素差异，适用于实时性要求不高但需要稳定匹配的场景，如工业零件定位。其局限性是对旋转和尺度变化敏感，通常需要搭配预处理步骤使用。