MATLAB图像处理：条纹提取与长度分析

本代码使用MATLAB进行图像处理，通过骨架提取、连通域分析和长度计算，提取图像中的条纹并统计其长度信息。

代码：

% 读取二进制图像
binaryImage = imread('7-1.bmp');

grayImage = rgb2gray(binaryImage); % 转换为灰度图像
threshold = graythresh(grayImage); % 自适应阈值分割
binaryImage = imbinarize(grayImage, threshold);

% 获得骨架
skeletonImage = bwmorph(binaryImage, 'skel', Inf);

% 获得像素连接性
connectivity = bwconncomp(skeletonImage);

% 消除分支条纹
for i = 1:connectivity.NumObjects
    if numel(connectivity.PixelIdxList{i}) >= 3
        skeletonImage(connectivity.PixelIdxList{i}) = 0;
    end
end

% 计算条纹长度
pixelSize = 0.0595; % 空间分辨率
stripeLengths = [];
for i = 1:connectivity.NumObjects
    if numel(connectivity.PixelIdxList{i}) < 3
        % 忽略短条纹
        continue;
    end
    stripePixels = skeletonImage(connectivity.PixelIdxList{i});
    stripeLength = sum(stripePixels) * pixelSize;
    % 对角线像素长度计算为像素大小的 2 倍
    stripeLength = stripeLength + (sqrt(2) - 1) * sum(stripePixels(:)==2) * 2 * pixelSize;
    stripeLengths(end+1) = stripeLength;
end

% 保存剩余的长条纹
maxLength = round(0.483 / pixelSize); % 最短的条纹长度
longStripePixels = zeros(size(skeletonImage));
for i = 1:connectivity.NumObjects
    if numel(connectivity.PixelIdxList{i}) < maxLength
        continue;
    end
    longStripePixels(connectivity.PixelIdxList{i}) = skeletonImage(connectivity.PixelIdxList{i});
end
imwrite(longStripePixels, 'longStripePixels.png');

% 统计条纹长度
histogram(stripeLengths);
% 绘制长度直方图
meanLength = mean(stripeLengths); % 平均长度
maxLength = max(stripeLengths); % 最大长度
minLength = min(stripeLengths); % 最小长度

代码功能：

读取二进制图像
对图像进行二值化处理，转换为灰度图像并进行自适应阈值分割
使用 bwmorph 函数提取图像的骨架
使用 bwconncomp 函数获取骨架图像的连通域信息
循环遍历每个连通域，根据像素数量判断是否为分支条纹，并将其消除
计算每个连通域的长度，并将长度保存到数组 stripeLengths 中
根据设定的最小长度阈值，保存所有长度大于阈值的条纹到新图像 longStripePixels.png 中
绘制条纹长度直方图，并计算平均长度、最大长度和最小长度

代码细节：

使用 pixelSize 参数设定像素大小，用于计算实际条纹长度
计算对角线像素长度时，将其长度计为像素大小的 2 倍
使用 maxLength 参数设定最小长度阈值，过滤掉较短的条纹

代码应用场景：

提取图像中的条纹，并分析其长度信息
用于分析线状结构的图像，例如血管、纤维等

代码扩展：

可以对代码进行改进，例如添加自动检测阈值的功能、优化条纹长度计算方法等
可以使用其他图像处理方法，例如边缘检测、形态学操作等，来进一步提取和分析条纹信息