使用matlab实现以下操作：条纹长度分析 一旦二进制图像的骨架完成就获得了所有像素的连通性。所有具有三个以上连接分支条纹的像素都被消除。其余连接的像素被解释为条纹。 条纹长度的计算方法是条纹包含的像素数乘以像素的长度。对于对角线像素长度计算为像素大小的 2 倍。像素大小显然取决于图像分辨率。消除所有短于0483 nm两个芳香环的条纹。剩余的条纹被存储起来以供进一步分析。

由于没有提供图像，以下仅提供MATLAB代码框架。

% 读取二进制图像 bw = imread('binary_image.png');

% 提取骨架 skel = bwmorph(bw, 'skel', Inf);

% 消除分支条纹 skel_no_branch = bwmorph(skel, 'spur', 3);

% 计算像素长度 pixel_size = 0.01; % 假设像素大小为0.01 nm lengths = bwarea(skel_no_branch) * pixel_size;

% 对角线像素长度为2倍 diagonal_pixels = bwmorph(skel_no_branch, 'diag'); lengths(diagonal_pixels) = lengths(diagonal_pixels) * 2;

% 消除短于0.483 nm的条纹 min_length = 0.483; skel_length = regionprops(skel_no_branch, 'PixelIdxList', 'PixelList'); valid_skel = []; for i = 1:length(skel_length) if lengths(i) >= min_length valid_skel = [valid_skel; skel_length(i).PixelList]; end end

% 存储剩余的条纹 save('valid_skel.mat', 'valid_skel');