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。并展示最后处理后的图像

以下是使用matlab实现条纹长度分析操作的示例代码：

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

% 骨架化处理 skeletonImage = bwmorph(binaryImage,'skel',Inf);

% 获取所有像素的连通性 connectivity = bwconncomp(skeletonImage);

% 消除分支条纹 skeletonImage(connectivity.PixelIdxList{cellfun(@numel, connectivity.PixelIdxList) < 3}) = 0;

% 计算条纹长度 pixelSize = 0.1; % 像素大小为0.1 nm stripeLengths = cellfun(@numel, connectivity.PixelIdxList) .* pixelSize; % 条纹长度 stripeLengths(skeletonImage(connectivity.PixelIdxList)) = stripeLengths(skeletonImage(connectivity.PixelIdxList)) * 2; % 对角线像素长度计算

% 消除短条纹 stripeLengths(stripeLengths < 0.483) = [];

% 存储剩余条纹 remainingStripes = skeletonImage; remainingStripes(connectivity.PixelIdxList(stripeLengths < 0.483)) = 0;

% 展示处理后的图像 imshow(remainingStripes);