1. 毕业设计（论文）的内容和要求
1、能够根据已知模板图像在被搜索图中寻找与之相似的子图像
2、能够通过判断计算得到的与被搜索图像中子图像的相似度，在被搜索图像中找到与模板图像相似子图像的位置。
3、能够做到以用少量参数来表示对目标轮廓精确提取。
2. 实验内容和要求
本文通过对灰度模版匹配算法的背景和现状进行了详细的介绍，对模版匹配的多种类别进行列举分析，相比较基于灰度模版匹配具有更大的优势，并对模版匹配的流程进行规划，通过对模版匹配的基础理论进行分析和了解，针对灰度模版匹配算法进行设计，首先对图像进行预处理的操作，其中主要包括灰度变换和直方图均衡化两个方案，预处理的作用是方便后续的模版匹配，在模版匹配算法方面，由于SATD算法其简便高效的优点，本文选择了SATD算法，其核心内容运用了哈达玛变换对图像进行匹配，匹配结果优秀，对实际的工作具有深远的指导意义。
3. 参考文献
[1] 吴进. 机器视觉中快速模版匹配算法研究[J]. 新型工业化,2014,4(01):65-69.
[2] Ullah F, Kaneko S. Using orientation codes for rotation-invariant template matching[J]. Pattern Recognition, 2004, 37(2):201-209.
[3] Fornasier M, Toniolo D. Fast, robust and efficient 2D pattern recognition for re-assembling fragmented images[J]. Pattern Recognition, 2005, 38(11):2074-2087.
4. 毕业设计（论文）计划
2022年10月~12月，完成课题所需的文献资料的收集及阅读。
2022年1月~2月，确定课题所使用的模版匹配算法（SATD）以及收集实验图片材料。
2022年3月~4月，在Matlab上完成模版匹配算法（SATD）的程序仿真（进行灰度变换和直方图均衡化的操作并进行对比）。
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