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摘 要： 针对学生对《数字图像处理》课程内容感到抽象，对编程存在一定畏难情绪的状况，提出利用可视化编程来提高学生对数字图像处理实践的参与程度。为此设计了一种基于XML的图像处理可视化编程语言，为图像处理任务的可视化编程打下了基础。语言定义了图像处理功能模块和程序的结构，以包含可视化实现图像处理流程的必要信息；给出了针对该语言的翻译器的基本原理与关键步骤，能将可视化程序翻译为m文件，从而能在MATLAB环境中执行。基于所设计的语言和翻译器能够实现可视化图像处理程序设计软件，并可引入不同难度层次的图像处理编程训练，有助于学生掌握和运用《数字图像处理》课程的相关方法和技术。
关键词： 数字图像处理；可视化编程；XML；MATLAB
中图分类号： G434 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2017）08-0093-04
一、可视化图像处理编程语言的设计目的
《数字图像处理》是电子信息类专业一门重要的专业课，因其与机器视觉具有密切关系，在我国制造业升级的大环境下，该课程的教学更具有了重要的意义。《数字图像处理》实践性强，因此针对本课程的演示实验和学生动手的课程实验，已经有许多研究者基于诸如Visual C [1]、OpenCV[2，3]、ImageJ[4]、DSP[5，6]以及MATLAB[7-9]等不同软件和技术提出了实验教学的方案。但从学生实际情况来看，若仅提供操作界面，通过菜单和按钮操作来观察图像处理方法的效果，虽然能适应多数学生的水平，也能帮助直观了解有关方法的效果，但对方法的编程实现训练不足；但若使用某种编程语言来进行实验，哪怕是使用OpenCV或MATLAB這类直接支持图像处理的语言，仍会使相当部分的学生产生畏难情绪，且在实现过程中易于陷入语言本身的细节问题，难以专注于对特定图像处理应用的整体框架性理解。
在多年的教学过程中，学生普遍对可视化的编程工具表现出新奇感，较少产生畏难情绪，实验的参与度普遍较高。除此之外，可视化编程本身的框图特性，能够直观便捷地描述出算法的主要步骤和流程。因此，本文设计了一种MATLAB环境下用于数字图像处理的可视化编程语言xGIPL（XML-based Graphical Image Processing Language），它将相关实现代码封装为图像处理“功能模块”，使学生可以将注意力集中在整体算法步骤的理解上，而不用担心语言细节。基于该语言，可以开发面向图像处理的可视化编程软件，其用户界面和操作类似于Simulink，即通过图形化模块设计界面或直接书写所需要的XML模块文件，来预先实现好所需的图像处理步骤的功能，如图像的二值化、颜色空间转换、常用的滤波操作、区域标记和特征提取等等，然后由用户在可视化编程界面中通过拖放、删除、连接模块以及图形化的设置模块参数等操作，实现完整的图像处理任务的编程，之后可视化编程软件将负责分析和解释所实现的图形化程序，将其翻译为MATLAB m文件函数，并自动在MATLAB执行程序和返回处理结果。
二、图像处理功能模块的设计
图像处理功能模块（Image Processing Module，IPM）是具有输入和输出、完成特定图像处理步骤的基本编程单元。在可视化编程界面中，每个IPM就是一个可独立增减、拖拽并能够与程序的其他部分通过连线相连接的实体。IPM的定义由IPM文件给出。我们用XML语言来定义模块，因为XML语言本身具有灵活性和易读性，能够自由地定义所需的内容；XML的编辑很方便，通过普通的文本编辑器即可进行；此外在很多开发环境中，都有现成的XML解析器可用，从而大大方便了IPM和可视化图像处理程序的翻译过程。
1.IPM的具体设计
每个IPM的XML结构中包含一个名为“ipmod”的根节点，其下包含如下子节点：①mod_name节点。给出了每个IPM在模块库中的全局唯一的标识，且与IPM的XML文件名相同；②mod_help节点。提供了本IPM的帮助信息，可在可视化编程界面中为用户提供模块的用法；③glyph节点。用于指定一个图片文件路径，以便在可视化编程界面中提供更加直观和美观的模块外观；④parent_group节点。用于以树状结构组织和管理众多IPM构成的模块库；⑤port_pos节点。用于指定可视化界面中IPM的输入输出端口出现的位置。port_pos又包含两个子节点：inport_pos节点和outport_pos节点，分别指定了输入端口和输出端口的位置；⑥inputs节点和outputs节点。分别用于定义与IPM的输入和输出有关的信息。在inputs节点和outputs节点之下，又分别可包含一个或多个inport节点和outport节点，它们具体定义了每个输入端口和输出端口，其结构稍后介绍。inputs节点和outputs节点为可选节点，即一个IPM可以没有输入（没有inputs节点）或没有输出（没有outputs节点），但不能两者均无；⑦implement节点。给出了实现本IPM的处理功能的MATLAB代码。
inputs节点下的inport节点及outputs节点下的outport节点定义了IPM的各输入、输出端口，相当于IPM的输入和输出参数。inport节点和outport节点均包含如下子节点：
（1）port_name节点。给出了该端口在IPM内的唯一名称，并且在IPM的implement代码中通过“%port_name”的方式加以引用。
（2）port_help节点。给出了该端口的帮助性文本。
此外，inport节点还包含：
（3）可选的value_range节点。当一个inport节点包含value_range节点时，表示该端口的取值有一定的范围限制，因此在可视化界面中可以采用适当的方式（如滚动条或下拉菜单等）更方便地加以设定。输入端口的取值范围又可采用如下三种形式之一：①整数取值范围。用value_range节点下的int_range子节点表示，而int_range下又含一个max子节点和一个min子节点，分别给出可选的整数值的上下限；②实数取值范围。用real_range子节点表示，其下同样包含一个max和一个min子节点来给出上下限；③类别型取值范围。用cat_set字节点表示，其下包含若干cat子节点，每个cat子节点的值一般为一个MATLAB字符串。 （4）可选的default节点。表明当该输入端口未与其他模块的输出端口相连，也没有通过用户编辑来设置一个值时，该端口的缺省取值。若存在default节点，则表明该输入是可选参数，否则输入是必选参数，必须由用户通过上述两种方式之一为其提供所需的值。
2.IPM示例
下面以一个示例性的ReadImage IPM的XML文件来说明所定义的结构。ReadImage模块定义的代码如下，为简洁起见，其中略去了mod_help、glyph、port_pos、parent_group和port_help等非核心节点：
ReadImage
Path
Format
’Auto-determined’
’bmp’
’jpeg’
...
’Auto-determined’
ImageData
if strcmp（%Format， ’Auto-determined’）
%ImageData = imread（%Path）；
else
%ImageData = imread（%Path， %Format）；
end
由上述代碼可见，ReadImage模块包含两个输入端口——Path端口和Format端口。Path端口用于指定待读取的图像文件的路径，是必选端口，需要用户在可视化编程的模块编辑界面中输入或通过其他模块传入；Format端口用于指定图像文件的格式，具有类别型的取值范围，指出了模块支持的图像文件格式，而缺省值为“Auto-determined”，即模块根据文件后缀名自动确定图像文件格式。输出端口只有一个，即ImageData端口，是所读取到的图像数据矩阵。在implement节点中可以看到模块功能的实现代码。
三、可视化图像处理程序的结构设计
1.图像处理程序的设计
在可视化编程界面上放置、拖拽和连接IPM的实例，即可构成图像处理程序（Image Processing Program，IPP）。我们同样利用XML来作为程序源代码的组织方式。图像处理程序的XML根节点是“ipprog”节点，其下包括1个memo节点和若干个block节点。memo节点仅是对IPP的描述和介绍，而构成IPP实质功能的部分是block节点。
block节点包含如下子节点：
（1）block_name节点。block_name是程序中每个IPM实例在IPP范围内的唯一标识。一个IPM可能在一个IPP中有多个实例，但这些实例必须具有不同的block_name。
（2）module节点。储存了该IPM实例所使用的IPM的名字，即IPM定义中的mod_name。
（3）inputs节点。储存了该IPM实例的输入值的信息。inputs节点下包含一个或多个inport节点，每个inport节点描述了相应的输入端口的输入值信息，由如下子节点构成：①port_name节点。输入端口的端口名，即IPM定义中的port_name；②value_type节点。value_type节点的可能取值为“internal”或“external”。internal表示该端口的输入值是由用户在模块编辑界面中输入而来，并非来自其他IPM实例的输出；external则表示该端口的输入值由其他IPM实例的输出所提供；③value节点。当value_type为internal时，用户提供的输入值储存于value节点中；当value_type为external时，则不应出现value节点；④src_block节点和src_outport节点。当value_type为external时，src_block节点储存了该输入端口的输入所来自的那个IPM实例的名字，即前述的block_name；src_outport节点指出了所来自的该IPM实例的具体输出端口名。通过src_block和src_outport便隐含地描述了IPM间的连接情况。当value_type为internal时，不应出现src_block和src_outport节点。
2.IPP示例
我们通过如下示例IPP来进行说明：
This is an examplar application diagram.
writer
SaveImage
ImageIn
external
reader
ImageData
Path
internal
’result.jpg’
Format
internal
’Auto-determined’
reader
ReadImage
Path
internal
’image1.jpg’
Format
internal
’Auto-determined’
這个简单的程序包括两个IPM实例：reader和writer。reader模块是一个ReadImage IPM，在程序的输入设置下由“image.jpg”文件读入图像；writer模块是一个SaveImage IPM，在程序的输出设置下将reader读入的图像数据再保存为图像文件“result.jpg”。
四、可视化图像处理程序翻译器
可视化图像处理程序翻译器的作用，是将IPP自动转为可在MATLAB中执行的.m函数文件。翻译器的基本工作思路是首先对IPM和IPP的XML文件进行解析，获取各个XML节点信息，然后以系统性的编码和命名方式来产生所需的.m文件。
在完成XML文件解析后，先根据程序所用各IPM的implement元素，以子函数形式封装这些代码。封装的主要思路是，利用IPM名作为子函数名，采用系统性的方法定义输入输出的变量名，例如对于第1个输入，可以定义为“in1__”。在定义了输入输出的变量名后，将implement代码中以%port_name形式给出的输入输出变量替换为所生成的变量名。
整个IPP的翻译则首先需要对IPM实例按调用的逻辑顺序进行排序。程序要能够执行，要求每个IPM实例（所对应的子函数）在被调用前，其输入都已确定。因此我们需要对IPM实例排序。考虑到IPM实例数量通常不大，我们重复地遍历这些IPM实例，并对它们进行标号。开始时，所有IPM实例的标号均为0。如果一个IPM实例的某个输入端口的value_type为internal，或者该端口为external，但与其连接的src_block IPM实例已经被标号，那么这个输入端口的值就已经确定；如果一个IPM实例没有输入端口，或者所有输入端口的值均已确定，那么就用一个大于0的整数值标号该IPM实例。当所有IPM实例均被标号，或者在一次遍历中没有IPM实例被标号，那么整个排序过程即告完成。
之后，按标号由小到大的顺序将每个IPM实例转为对相应子函数的调用代码，并采用系统性的方法来命名IPM实例的输入输出端口对应的变量，最后以程序文件名作为函数名，为翻译好的代码加上MATLAB函数定义头，并保存为同名的.m文件，便完成了翻译。
例如，经过翻译之后，由第二节中示例IPM所得的子函数以及第三节中示例IPP对该子函数进行调用的MATLAB代码如下：
function example（）
reader_Path_in__ = ’image1.jpg’；
Reader_Format_in__ = ’Auto-determined’；
[reader_ImageData_out__] = ReadImage
（reader_Path_in__，reader_Format_in__）；
function [out1__] = ReadImage（in1__， in2__）
if strcmp（in2__， ’Auto-determined’）
out1__ = imread（in1__）；
else
out1__ = imread（in1__， in2__）；
end
五、开展图像处理编程训练的若干层次
利用本文所设计的xGIPL可视化图像处理编程语言，可以开展不同层次的图像处理编程训练。我们目前所能考虑到的就至少包括以下三个层次：
（1）使用xGIPL在已有模块的基础上进行可视化编程。学生通过使用现成的IPM来进行可视化编程，能够了解和掌握解决特定图像处理任务的整体性思路，并能够直观地感受处理的效果以及程序的性能。这一层次属于较低的训练层次。
（2）通过MATLAB编程来自行实现关键的IPM，并通过可视化编程完成应用的完整实现。在该训练层次下，学生应对MATLAB语言编程有相当程度地掌握，并且也能够完成IPM的设计，从而能够针对特定的图像处理问题自行实现其中的关键步骤，并完成IPM的封装。这一层次属于中等训练层次，能够锻炼学生对MATLAB这一高级编程语言的运用。
（3）通过MATLAB的C/C MEX编程来实现关键的、对于计算性能有较高要求的图像处理功能，从而能够更高效地完成整个图像处理任务。这一训练层次要求学生不但熟悉xGIPL和MATLAB语言，而且也熟悉C/C 编程，并且能够使用C/C 语言进行图像处理算法的低层级编程，因此属于最高的训练层次。
参考文献：
[1]翁花群，林元国.基于Visual C 的数字图像处理实验教学软件开发[J].廊坊师范学院学报（自然科学版），2015（1）：24-28.
[2]李志欣，卓亚琦.基于OpenCV的数字图像处理实验教学研究[J].大学教育，2013（9）：42-43.
[3]张帆.基于OpenCV实践项目的数字图像处理教学方法探索[J].亚太教育，2015（22）：133.
[4]郑林涛，董永生.ImageJ软件在数字图像处理课程教学中的应用[J].中国电力教育，2014（8）：112-113.
[5]施帮利，韩武红，杨奕.基于DSP的数字图像基本处理实验教学探讨[J].中国电力教育，2013（10）：171-173.
[6]鲁亿方，蓝金辉，迟健男.基于DSP的数字图像处理实验的探究[J].实验技术与管理，2014（3）：109-113.
[7]邱广萍.MATLABGUIDE在数字图像处理教学中的应用[J].价值工程，2014（3）：184，186.
[8]赵敏.MATLAB用于数字图像处理的教学实践研究[J].电脑知识与技术，2012（31）：7539-7540.
[9]肖龙飞，李金龙，杨凯，etal.基于MATLAB的数字图像处理教学软件的设计[J].信息技术，2014（12）：185-187.
（编辑：鲁利瑞）
关键词： 数字图像处理；可视化编程；XML；MATLAB
中图分类号： G434 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2017）08-0093-04
一、可视化图像处理编程语言的设计目的
《数字图像处理》是电子信息类专业一门重要的专业课，因其与机器视觉具有密切关系，在我国制造业升级的大环境下，该课程的教学更具有了重要的意义。《数字图像处理》实践性强，因此针对本课程的演示实验和学生动手的课程实验，已经有许多研究者基于诸如Visual C [1]、OpenCV[2，3]、ImageJ[4]、DSP[5，6]以及MATLAB[7-9]等不同软件和技术提出了实验教学的方案。但从学生实际情况来看，若仅提供操作界面，通过菜单和按钮操作来观察图像处理方法的效果，虽然能适应多数学生的水平，也能帮助直观了解有关方法的效果，但对方法的编程实现训练不足；但若使用某种编程语言来进行实验，哪怕是使用OpenCV或MATLAB這类直接支持图像处理的语言，仍会使相当部分的学生产生畏难情绪，且在实现过程中易于陷入语言本身的细节问题，难以专注于对特定图像处理应用的整体框架性理解。
在多年的教学过程中，学生普遍对可视化的编程工具表现出新奇感，较少产生畏难情绪，实验的参与度普遍较高。除此之外，可视化编程本身的框图特性，能够直观便捷地描述出算法的主要步骤和流程。因此，本文设计了一种MATLAB环境下用于数字图像处理的可视化编程语言xGIPL（XML-based Graphical Image Processing Language），它将相关实现代码封装为图像处理“功能模块”，使学生可以将注意力集中在整体算法步骤的理解上，而不用担心语言细节。基于该语言，可以开发面向图像处理的可视化编程软件，其用户界面和操作类似于Simulink，即通过图形化模块设计界面或直接书写所需要的XML模块文件，来预先实现好所需的图像处理步骤的功能，如图像的二值化、颜色空间转换、常用的滤波操作、区域标记和特征提取等等，然后由用户在可视化编程界面中通过拖放、删除、连接模块以及图形化的设置模块参数等操作，实现完整的图像处理任务的编程，之后可视化编程软件将负责分析和解释所实现的图形化程序，将其翻译为MATLAB m文件函数，并自动在MATLAB执行程序和返回处理结果。
二、图像处理功能模块的设计
图像处理功能模块（Image Processing Module，IPM）是具有输入和输出、完成特定图像处理步骤的基本编程单元。在可视化编程界面中，每个IPM就是一个可独立增减、拖拽并能够与程序的其他部分通过连线相连接的实体。IPM的定义由IPM文件给出。我们用XML语言来定义模块，因为XML语言本身具有灵活性和易读性，能够自由地定义所需的内容；XML的编辑很方便，通过普通的文本编辑器即可进行；此外在很多开发环境中，都有现成的XML解析器可用，从而大大方便了IPM和可视化图像处理程序的翻译过程。
1.IPM的具体设计
每个IPM的XML结构中包含一个名为“ipmod”的根节点，其下包含如下子节点：①mod_name节点。给出了每个IPM在模块库中的全局唯一的标识，且与IPM的XML文件名相同；②mod_help节点。提供了本IPM的帮助信息，可在可视化编程界面中为用户提供模块的用法；③glyph节点。用于指定一个图片文件路径，以便在可视化编程界面中提供更加直观和美观的模块外观；④parent_group节点。用于以树状结构组织和管理众多IPM构成的模块库；⑤port_pos节点。用于指定可视化界面中IPM的输入输出端口出现的位置。port_pos又包含两个子节点：inport_pos节点和outport_pos节点，分别指定了输入端口和输出端口的位置；⑥inputs节点和outputs节点。分别用于定义与IPM的输入和输出有关的信息。在inputs节点和outputs节点之下，又分别可包含一个或多个inport节点和outport节点，它们具体定义了每个输入端口和输出端口，其结构稍后介绍。inputs节点和outputs节点为可选节点，即一个IPM可以没有输入（没有inputs节点）或没有输出（没有outputs节点），但不能两者均无；⑦implement节点。给出了实现本IPM的处理功能的MATLAB代码。
inputs节点下的inport节点及outputs节点下的outport节点定义了IPM的各输入、输出端口，相当于IPM的输入和输出参数。inport节点和outport节点均包含如下子节点：
（1）port_name节点。给出了该端口在IPM内的唯一名称，并且在IPM的implement代码中通过“%port_name”的方式加以引用。
（2）port_help节点。给出了该端口的帮助性文本。
此外，inport节点还包含：
（3）可选的value_range节点。当一个inport节点包含value_range节点时，表示该端口的取值有一定的范围限制，因此在可视化界面中可以采用适当的方式（如滚动条或下拉菜单等）更方便地加以设定。输入端口的取值范围又可采用如下三种形式之一：①整数取值范围。用value_range节点下的int_range子节点表示，而int_range下又含一个max子节点和一个min子节点，分别给出可选的整数值的上下限；②实数取值范围。用real_range子节点表示，其下同样包含一个max和一个min子节点来给出上下限；③类别型取值范围。用cat_set字节点表示，其下包含若干cat子节点，每个cat子节点的值一般为一个MATLAB字符串。 （4）可选的default节点。表明当该输入端口未与其他模块的输出端口相连，也没有通过用户编辑来设置一个值时，该端口的缺省取值。若存在default节点，则表明该输入是可选参数，否则输入是必选参数，必须由用户通过上述两种方式之一为其提供所需的值。
2.IPM示例
下面以一个示例性的ReadImage IPM的XML文件来说明所定义的结构。ReadImage模块定义的代码如下，为简洁起见，其中略去了mod_help、glyph、port_pos、parent_group和port_help等非核心节点：
...
if strcmp（%Format， ’Auto-determined’）
%ImageData = imread（%Path）；
else
%ImageData = imread（%Path， %Format）；
end
由上述代碼可见，ReadImage模块包含两个输入端口——Path端口和Format端口。Path端口用于指定待读取的图像文件的路径，是必选端口，需要用户在可视化编程的模块编辑界面中输入或通过其他模块传入；Format端口用于指定图像文件的格式，具有类别型的取值范围，指出了模块支持的图像文件格式，而缺省值为“Auto-determined”，即模块根据文件后缀名自动确定图像文件格式。输出端口只有一个，即ImageData端口，是所读取到的图像数据矩阵。在implement节点中可以看到模块功能的实现代码。
三、可视化图像处理程序的结构设计
1.图像处理程序的设计
在可视化编程界面上放置、拖拽和连接IPM的实例，即可构成图像处理程序（Image Processing Program，IPP）。我们同样利用XML来作为程序源代码的组织方式。图像处理程序的XML根节点是“ipprog”节点，其下包括1个memo节点和若干个block节点。memo节点仅是对IPP的描述和介绍，而构成IPP实质功能的部分是block节点。
block节点包含如下子节点：
（1）block_name节点。block_name是程序中每个IPM实例在IPP范围内的唯一标识。一个IPM可能在一个IPP中有多个实例，但这些实例必须具有不同的block_name。
（2）module节点。储存了该IPM实例所使用的IPM的名字，即IPM定义中的mod_name。
（3）inputs节点。储存了该IPM实例的输入值的信息。inputs节点下包含一个或多个inport节点，每个inport节点描述了相应的输入端口的输入值信息，由如下子节点构成：①port_name节点。输入端口的端口名，即IPM定义中的port_name；②value_type节点。value_type节点的可能取值为“internal”或“external”。internal表示该端口的输入值是由用户在模块编辑界面中输入而来，并非来自其他IPM实例的输出；external则表示该端口的输入值由其他IPM实例的输出所提供；③value节点。当value_type为internal时，用户提供的输入值储存于value节点中；当value_type为external时，则不应出现value节点；④src_block节点和src_outport节点。当value_type为external时，src_block节点储存了该输入端口的输入所来自的那个IPM实例的名字，即前述的block_name；src_outport节点指出了所来自的该IPM实例的具体输出端口名。通过src_block和src_outport便隐含地描述了IPM间的连接情况。当value_type为internal时，不应出现src_block和src_outport节点。
2.IPP示例
我们通过如下示例IPP来进行说明：
這个简单的程序包括两个IPM实例：reader和writer。reader模块是一个ReadImage IPM，在程序的输入设置下由“image.jpg”文件读入图像；writer模块是一个SaveImage IPM，在程序的输出设置下将reader读入的图像数据再保存为图像文件“result.jpg”。
四、可视化图像处理程序翻译器
可视化图像处理程序翻译器的作用，是将IPP自动转为可在MATLAB中执行的.m函数文件。翻译器的基本工作思路是首先对IPM和IPP的XML文件进行解析，获取各个XML节点信息，然后以系统性的编码和命名方式来产生所需的.m文件。
在完成XML文件解析后，先根据程序所用各IPM的implement元素，以子函数形式封装这些代码。封装的主要思路是，利用IPM名作为子函数名，采用系统性的方法定义输入输出的变量名，例如对于第1个输入，可以定义为“in1__”。在定义了输入输出的变量名后，将implement代码中以%port_name形式给出的输入输出变量替换为所生成的变量名。
整个IPP的翻译则首先需要对IPM实例按调用的逻辑顺序进行排序。程序要能够执行，要求每个IPM实例（所对应的子函数）在被调用前，其输入都已确定。因此我们需要对IPM实例排序。考虑到IPM实例数量通常不大，我们重复地遍历这些IPM实例，并对它们进行标号。开始时，所有IPM实例的标号均为0。如果一个IPM实例的某个输入端口的value_type为internal，或者该端口为external，但与其连接的src_block IPM实例已经被标号，那么这个输入端口的值就已经确定；如果一个IPM实例没有输入端口，或者所有输入端口的值均已确定，那么就用一个大于0的整数值标号该IPM实例。当所有IPM实例均被标号，或者在一次遍历中没有IPM实例被标号，那么整个排序过程即告完成。
之后，按标号由小到大的顺序将每个IPM实例转为对相应子函数的调用代码，并采用系统性的方法来命名IPM实例的输入输出端口对应的变量，最后以程序文件名作为函数名，为翻译好的代码加上MATLAB函数定义头，并保存为同名的.m文件，便完成了翻译。
例如，经过翻译之后，由第二节中示例IPM所得的子函数以及第三节中示例IPP对该子函数进行调用的MATLAB代码如下：
function example（）
reader_Path_in__ = ’image1.jpg’；
Reader_Format_in__ = ’Auto-determined’；
[reader_ImageData_out__] = ReadImage
（reader_Path_in__，reader_Format_in__）；
function [out1__] = ReadImage（in1__， in2__）
if strcmp（in2__， ’Auto-determined’）
out1__ = imread（in1__）；
else
out1__ = imread（in1__， in2__）；
end
五、开展图像处理编程训练的若干层次
利用本文所设计的xGIPL可视化图像处理编程语言，可以开展不同层次的图像处理编程训练。我们目前所能考虑到的就至少包括以下三个层次：
（1）使用xGIPL在已有模块的基础上进行可视化编程。学生通过使用现成的IPM来进行可视化编程，能够了解和掌握解决特定图像处理任务的整体性思路，并能够直观地感受处理的效果以及程序的性能。这一层次属于较低的训练层次。
（2）通过MATLAB编程来自行实现关键的IPM，并通过可视化编程完成应用的完整实现。在该训练层次下，学生应对MATLAB语言编程有相当程度地掌握，并且也能够完成IPM的设计，从而能够针对特定的图像处理问题自行实现其中的关键步骤，并完成IPM的封装。这一层次属于中等训练层次，能够锻炼学生对MATLAB这一高级编程语言的运用。
（3）通过MATLAB的C/C MEX编程来实现关键的、对于计算性能有较高要求的图像处理功能，从而能够更高效地完成整个图像处理任务。这一训练层次要求学生不但熟悉xGIPL和MATLAB语言，而且也熟悉C/C 编程，并且能够使用C/C 语言进行图像处理算法的低层级编程，因此属于最高的训练层次。
参考文献：
[1]翁花群，林元国.基于Visual C 的数字图像处理实验教学软件开发[J].廊坊师范学院学报（自然科学版），2015（1）：24-28.
[2]李志欣，卓亚琦.基于OpenCV的数字图像处理实验教学研究[J].大学教育，2013（9）：42-43.
[3]张帆.基于OpenCV实践项目的数字图像处理教学方法探索[J].亚太教育，2015（22）：133.
[4]郑林涛，董永生.ImageJ软件在数字图像处理课程教学中的应用[J].中国电力教育，2014（8）：112-113.
[5]施帮利，韩武红，杨奕.基于DSP的数字图像基本处理实验教学探讨[J].中国电力教育，2013（10）：171-173.
[6]鲁亿方，蓝金辉，迟健男.基于DSP的数字图像处理实验的探究[J].实验技术与管理，2014（3）：109-113.
[7]邱广萍.MATLABGUIDE在数字图像处理教学中的应用[J].价值工程，2014（3）：184，186.
[8]赵敏.MATLAB用于数字图像处理的教学实践研究[J].电脑知识与技术，2012（31）：7539-7540.
[9]肖龙飞，李金龙，杨凯，etal.基于MATLAB的数字图像处理教学软件的设计[J].信息技术，2014（12）：185-187.
（编辑：鲁利瑞）