使用matlab实现条纹长度分析操作：一旦二进制图像的骨架化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。

以下是一个使用matlab实现条纹长度分析操作的示例代码：

1. 首先，读入二进制图像文件，并进行骨架化处理：

% 读入二进制图像文件
img = imread('binary_image.png');

% 进行骨架化处理
skeleton = bwmorph(img, 'skel', Inf);

2. 根据骨架化图像，计算所有像素的连通性，并将分支条纹消除：

% 计算连通性
cc = bwconncomp(skeleton);

% 消除分支条纹
for i = 1:cc.NumObjects
    if numel(cc.PixelIdxList{i}) <= 2
        skeleton(cc.PixelIdxList{i}) = 0;
    end
end

3. 计算条纹长度，并消除短于0.483 nm的条纹：

% 计算条纹长度
s = regionprops(skeleton, 'PixelList');
stripes = cell(size(s));
for i = 1:numel(s)
    pixels = s(i).PixelList;
    len = size(pixels, 1);
    if len > 2
        % 计算像素长度
        d = pdist(pixels([1,end],:), 'euclidean');
        if size(pixels, 2) == 2
            d = sqrt(2) * d;
        end
        % 计算条纹长度
        l = len * d;
        % 存储条纹
        stripes{i} = struct('Pixels', pixels, 'Length', l);
    end
end

% 消除短条纹
stripes = stripes(~cellfun(@isempty, stripes));
stripes = stripes([stripes.Length] >= 0.483);

4. 最后，可以对剩余的条纹进行进一步分析，例如计算平均长度、长度分布等等。