请详细描述如何在MATLAB环境中，对光学干涉图像进行高斯模糊和二值化处理，并通过自定义GUI实现实验数据的动态采集与分析。

在光学干涉实验中，图像处理是一个关键步骤，它有助于从复杂背景中提取出重要的干涉信息。MATLAB提供的强大图像处理工具箱使得这一过程变得相对简单。下面将详细介绍如何在MATLAB环境中对光学干涉图像进行高斯模糊和二值化处理，并通过自定义GUI来实现实验数据的动态采集与分析。

参考资源链接：[MATLAB图像处理在光学干涉实验测量中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/33hibwyedj?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，高斯模糊是一种用于图像平滑的算法，它通过对图像进行卷积操作，以高斯函数为权重来模糊图像。在MATLAB中，可以使用'imgaussfilt'函数来应用高斯模糊。例如：

blurredImage = imgaussfilt(interferenceImage, sigma);

其中，'interferenceImage'是原始干涉图像，'sigma'是高斯核的大小，它决定了模糊的程度。

其次，二值化处理是将图像转换为黑白两色的过程，这有利于后续的图像分析。在MATLAB中，'imbinarize'函数可以用来实现这一功能。例如：

binaryImage = imbinarize(blurredImage);

接下来，为了实现动态实验数据的采集与分析，可以利用MATLAB的GUIDE或者App Designer工具来创建一个图形用户界面（GUI）。通过GUI，用户可以上传干涉图像，执行高斯模糊和二值化处理，并实时查看处理结果。此外，GUI还可以集成数据记录和分析模块，使用户能够记录实验过程中的关键参数，并对采集到的数据进行进一步分析。

具体来说，GUI的设计应该包括：
1. 图像上传区域，允许用户选择干涉图像文件。
2. 图像处理控件，如高斯模糊的参数设置（如sigma值）和二值化阈值调整。
3. 实时显示区域，展示处理后的图像效果。
4. 数据记录区域，记录实验过程中的关键参数和数据。
5. 分析控件，进行数据处理和结果输出。

在创建GUI后，可以通过编写回调函数来处理用户的输入，调用相应的图像处理函数，并更新GUI的显示内容。例如，为高斯模糊设置一个回调函数，当用户调整参数并提交时，执行以下代码：

function GaussianBlurButton_Callback(hObject, eventdata, handles)
    sigma = get(handles.sigmaEdit, 'String'); % 假设用户输入的sigma值存储在编辑框中
    interferenceImage = imread(handles.imageFileEdit, 'SelectedFile'); % 假设用户上传的图像路径存储在编辑框中
    blurredImage = imgaussfilt(imread(interferenceImage), str2double(sigma));
    imshow(blurredImage); % 显示模糊后的图像
end

通过上述步骤，你可以利用MATLAB对光学干涉图像进行高斯模糊和二值化处理，并通过GUI实现动态实验数据的采集与分析。为了深入了解和应用这些技术，推荐参考《MATLAB图像处理在光学干涉实验测量中的应用》论文，该论文深入探讨了基于Matlab的光学干涉实验图像处理和测量研究，非常适合进一步学习和实践。

参考资源链接：[MATLAB图像处理在光学干涉实验测量中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/33hibwyedj?spm=1055.2569.3001.10343)