（1）首先打开MATLAB命令界面，输入“config”选择“打开现有GUI”，选择目录下的“image1.fig”文件，点击右上角的run运行文件，用户界面如下：

（2）此界面通过通过三个面板来显示图像，首先点击“选择图像”，在原始图像框中显示；然后选择要处理的方式，点击前方按钮，在过渡图像相框和处理结果框中显示过渡图像和最终图像。

• 主要功能如下：

​ 图像基本处理，包括图像去噪、直方图均衡化。

​ 图像边缘检测，包括使用canny算子进行边缘检测，Hough变换进行直线检测。

​ 图像分割处理，包括使用最大类间方差法、K-means均值法、Otsu方法分别对图像进行分割处理。

​ 图像目标检测与识别，包括车牌识别和物体检测。

​ 特征提取，包括SIFT特征提取，SURF特征提取与匹配。

​ 主成分分析法进行人脸识别，包括两个文件夹：test、train，以及整个test文件夹下所有图识别准确率。

​ 卷积神经网络集实现MNIST手写数据集训练。

• 图像去噪

• 直方图均衡化

• 边缘检测

• Hough变换

• 最大类间方差法

• k-means均值法

• 车牌识别

• 物体检测

• SIFT特征提取

• SURF特征提取与匹配

  首先点击“选择第一张图”选择一张图像，然后点击“选择第二张图”选择第二张图，效果如图表1所示；点击选择“SURF特征提取与匹配”，最后点击“特征提取”，效果如图表二所示。

首先点击“训练机器”选择train文件夹，其次点击“选择图像”在test文件夹中选择一幅图像，然后点击“识别图像”，会在train文件夹中选择一幅匹配度最高的图像显示；最后点击“识别率”选择test文件夹，会显示整个文件中的图像与train文件夹中的图像匹配的识别率 。

点击“CNN”会依次显示：