Es muss nicht direkt pattern matching sein, es reicht ja eine Ähnlichkeitssuche. Das Schlagwort hier wäre "Korrelationsfunktion" (nicht die aus der Statistik, sondern die Umkehrung zur Convolution/Faltung in der Bildverarbeitung).
Leichte Kost ist das auch nicht gerade. Man sollte in der Lage sein, ein Bild per Fourier-Transformation (FFT) in den Frequenzraum zu transformieren (und wieder zurück) und auch komplexe Zahlen sollte einem nicht fremd sein. Zur Belohnung kann man dann ein kleineres Bild in einem größeren suchen und bekommt X- und Y-Koordinaten am Ende raus (als Maxima der Funktion, die die Ähnlichkeit der Bilder darstellt).
Zum schnellen Testen, kann man MatLab hernehmen:
Code:
functiong = dftcorr(f,w)
[M,N] = size(f);
F = fft2(f);
G = conj(fft2(w,M,N));
g = real(ifft2(G.*F));
gs= im2uint8(mat2gray(g));
figure; imtool(gs);
[I,J]= find(g == max(g(:)))
wobei hier w das gesuchte Muster und f das Gesamtbild ist. In I und J stehen dann nachher die Koordinaten (I=Y, J=X, weil Matlab spaltenweise arbeitet).
Das ganze in fertiger Form für Delphi kenne ich leider nicht, aber wenn dich das bisher nicht abgeschreckt hat: Zumindest zur Theorie dahinter hab ich noch ein wenig rumfliegen.