对两幅图片进行图像匹配

资 源 简 介

对两幅图片进行图像匹配

详 情 说 明

图像匹配是计算机视觉中的基础任务，用于寻找两幅图片之间的对应关系。在Matlab环境下，我们可以通过两种经典的区域匹配算法来实现这一功能——SAD（Sum of Absolute Differences）和SSAD（Sliding Window Sum of Absolute Differences）算法，并通过图形用户界面（GUI）进行交互操作。

SAD算法通过计算两幅图像局部窗口内像素值差的绝对值之和来评估相似度。其核心思想是：相似区域的像素差异越小，SAD值越低。算法会在目标图像上滑动搜索窗口，寻找与模板图像SAD值最小的位置作为匹配结果。

SSAD算法则是SAD的改进版本，采用滑动窗口机制优化计算效率。它通过复用相邻窗口的重叠区域计算结果，减少重复运算，特别适合大尺寸图像匹配。这种算法在保持精度的同时显著提升了运算速度。

在实现层面，Matlab的GUI设计使得操作更加直观： 输入模块支持选择模板图像和待匹配图像 处理模块提供算法选择（SAD/SSAD）和参数设置 输出模块展示匹配结果及相似度热力图

这种实现方式既保留了算法研究的灵活性，又提供了友好的用户交互体验，非常适合教学演示和算法性能对比。在图像拼接、目标跟踪等实际应用中，这种基础匹配方法经过优化后仍具有实用价值。