基于灰度的模板匹配算法

一．理论部分

基于灰度的图像匹配算法有：平均绝对差算法（MAD）、绝对误差和算法（SAD），误差平方和算法（SSD）、平均误差平方和算法（MSD）、归一化积相关算法（NCC）、序贯相似性算法（SSDA）。其基本思想是将模板在待匹配的图中滑动，每滑动一步，使用一个指标衡量相似性，然后选取相似性最大的位置作为最佳匹配。

1.1 MAD（平均绝对差算法）

MAD，是Leese在1971年提出的一种匹配算法。该算法具有较高的匹配精度和较少的计算量。将模板在搜索图中滑动，计算每一步的相似性，（计算对应位置像素差值的绝对值平均，L1距离的平均值）。
相似性度量公式为：

代码实现：

	Mat templ = imread("pic/gray/Template1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
	Mat img = imread("pic/gray/Search1.jpg"