介绍纹影图像处理技术的重要性和国内外研究现状，强调现有软件在操作简便性、处理效率和功能多样性方面的不足，指出本研究的目的和意义。
明确本文的研究目标，即设计并开发一款先进的纹影图像处理软件，以满足科研人员对纹影图像处理的高精度要求。
概述本文所采用的研究方法，包括图像处理算法、软件开发框架和用户界面设计方法。
介绍本文的章节安排和内容概要，包括各章节的主要内容和研究重点。
回顾纹影成像技术的发展历程及其在科学研究中的重要应用，强调其在流体力学、燃烧学等领域的应用价值。
总结当前纹影图像处理技术的现状，包括主要技术和存在的问题，为后续研究提供背景。
介绍几个典型的应用案例，展示纹影图像处理技术在不同领域的实际应用效果，强调其重要性和实用性。
分析纹影图像处理技术面临的挑战，如图像质量、处理速度和自动化程度等，为后续研究提供方向。
介绍常用的边缘检测技术，如Sobel算子、Prewitt算子和Canny边缘检测算法，分析它们的特点和适用场景。
讨论特征提取技术，包括图像二值化、形态学操作和Hough变换，分析其在纹影图像处理中的应用。
介绍图像增强技术，如直方图均衡化、对比度拉伸和频域滤波，分析它们在提高图像质量方面的效果。
讨论基于深度学习的图像处理技术，如深度卷积神经网络和生成对抗网络，分析其在纹影图像处理中的优势和挑战。
介绍Qt框架的特点和优势，包括跨平台支持、图形用户界面开发工具和多线程编程支持。
介绍wxWidgets框架的优势，包括跨平台兼容性和丰富的控件库，适合创建本地风格的用户界面。
介绍几种Python界面库，如Tkinter、PyQt和Kivy，分析它们在快速原型开发和图像处理应用中的适用性。
介绍MATLAB App Designer的优势，包括快速原型开发、结合MATLAB的强大计算功能，适合科研人员快速开发纹影图像处理软件。
讨论人机交互理论在纹影图像处理软件设计中的应用，包括界面简洁性、操作一致性和反馈及时性。
介绍用户体验设计原则，包括用户访谈、问卷调查和用户测试，以确保软件设计符合用户需求。
讨论可视化技术在纹影图像处理软件设计中的应用，包括颜色编码、图表和动态可视化效果，以增强用户对图像的理解。
讨论机器学习技术在纹影图像处理软件设计中的应用，包括智能助手和参数自动调整，以提升用户体验。
详细描述需求分析阶段的任务，包括收集用户需求、功能需求和性能需求，确保软件设计满足科研人员的需求。
介绍设计阶段的任务，包括软件架构设计、界面设计和算法设计，确保软件具有良好的可维护性和可扩展性。
描述编码阶段的任务，包括编写高质量的代码、遵循编码规范和使用版本控制工具，确保代码的可读性和可维护性。
介绍测试阶段的任务，包括单元测试、集成测试和系统测试，确保软件在不同条件下都能稳定运行。
描述维护阶段的任务，包括收集用户反馈、修复bug和定期更新软件，确保软件能够持续满足用户需求。
介绍深度学习和机器学习技术在纹影图像处理中的应用，包括深度卷积神经网络和生成对抗网络，提高图像处理的准确性和自动化水平。
讨论用户中心的设计方法，包括用户访谈、问卷调查和用户测试，设计直观、响应迅速且高度可定制的用户界面。
介绍模块化设计，将软件功能划分为独立且可互换的模块，支持功能的添加和算法的升级，提高软件的灵活性和定制性。
讨论多物理场耦合处理能力，开发能够处理多物理场耦合效应的图像处理模块，为科研人员提供更全面的数据支持。
总结本文的主要研究结论，包括纹影图像处理技术的发展、软件设计的关键点和创新点。
基于研究结论，提出完善纹影图像处理软件设计与开发的政策建议，推动纹影图像处理技术的进一步发展。