模板就是一幅已知的小图像。模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中 有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图 中找到目标，确定其坐标位置。 以 8 位图像(其 1 个像素由 1 个字节描述)为例，模板 T( m × n 个像素)叠放在被搜 索图 S( W × H 个像素)上平移，模板覆盖被搜索图的那块区域叫子图Sij。i，j为子图 左上角在被搜索图S上的坐标。搜索范围是： 1 ≤ i ≤ W – M { 1 ≤ j ≤ H – N 通过比较 T和 Si
针对特征点不明显的图像配准场景,在保证相邻两幅待配准图像重叠面积超过80%的前提下,提出了一种基于频谱和空域特征匹配的配准算法。该算法基于傅里叶频谱图的旋转中心不变性,将空域中两幅图像绕任意一点的旋转角转化成频域中绕频谱图中心的旋转角。利用极坐标系和笛卡尔坐标系的变换关系,将绕频谱图中心的旋转量转化为一维方向的平移量,使用SAD(Sum of Absolute Difference)算法求取旋转角,再使用SAD算法求取平移矩阵。所提配准算法既适用于特征点明显的图像配准场景,也适应于特征点不明显的
