MATLAB图像处理：条纹长度分析及错误处理

本文将介绍如何使用MATLAB对图像进行条纹长度分析，并提供解决代码错误的解决方案。

原始代码:

% 读取原始图像
img = imread('7-1.tif');

% 转换为二值图像
bw_img = im2bw(img);

% 骨架化操作
skel_img = bwmorph(bw_img, 'skel', Inf);

% 获取所有像素的连通性
cc = bwconncomp(skel_img);

% 消除分支条纹
for i=1:cc.NumObjects
    pixel_list = cc.PixelIdxList{i};
    pixel_num = length(pixel_list);
    if pixel_num >= 3
        skel_img(pixel_list) = 0;
    end
end

% 计算每个条纹的长度
lengths = [];
for i=1:cc.NumObjects
    pixel_list = cc.PixelIdxList{i};
    pixel_num = length(pixel_list);
    if pixel_num >= 2
        [row, col] = ind2sub(size(skel_img), pixel_list);
        distances = sqrt(diff(row).^2 + diff(col).^2);
        diagonal_idx = find(abs(diff(row)) + abs(diff(col)) == 2);
        diagonal_distances = distances(diagonal_idx) * 2;
        distances(diagonal_idx) = diagonal_distances;
        length = sum(distances) * 0.0595;
        if length > 0.483
            lengths = [lengths, length];
        end
    end
end

% 统计数据和图像展示
fprintf('条纹数量：%d
', length(lengths));
fprintf('平均长度：%f nm
', mean(lengths));
fprintf('长度标准差：%f nm
', std(lengths));
histogram(lengths);
xlabel('长度 (nm)');
ylabel('数量');
title('条纹长度分布图');
grid on;

错误提示:

索引超出数组元素的数目(1)。

错误原因:

可能是在计算长度时，有些条纹的长度不符合条件，没有被加入到lengths数组中，导致数组为空，所以在计算平均长度和标准差时出现了错误。

修改后的代码:

% 读取原始图像
img = imread('7-1.tif');

% 转换为二值图像
bw_img = im2bw(img);

% 骨架化操作
skel_img = bwmorph(bw_img, 'skel', Inf);

% 获取所有像素的连通性
cc = bwconncomp(skel_img);

% 消除分支条纹
for i=1:cc.NumObjects
    pixel_list = cc.PixelIdxList{i};
    pixel_num = length(pixel_list);
    if pixel_num >= 3
        skel_img(pixel_list) = 0;
    end
end

% 计算每个条纹的长度
lengths = [];
for i=1:cc.NumObjects
    pixel_list = cc.PixelIdxList{i};
    pixel_num = length(pixel_list);
    if pixel_num >= 2
        [row, col] = ind2sub(size(skel_img), pixel_list);
        distances = sqrt(diff(row).^2 + diff(col).^2);
        diagonal_idx = find(abs(diff(row)) + abs(diff(col)) == 2);
        diagonal_distances = distances(diagonal_idx) * 2;
        distances(diagonal_idx) = diagonal_distances;
        length = sum(distances) * 0.0595;
        if length > 0.483
            lengths = [lengths, length];
        end
    end
end

% 统计数据和图像展示
if ~isempty(lengths)
    fprintf('条纹数量：%d
', length(lengths));
    fprintf('平均长度：%f nm
', mean(lengths));
    fprintf('长度标准差：%f nm
', std(lengths));
    histogram(lengths);
xlabel('长度 (nm)');
ylabel('数量');
title('条纹长度分布图');
grid on;
else
    disp('没有符合条件的条纹');
end

代码解析:

读取图像: 使用imread函数读取原始图像。
二值化: 使用im2bw函数将图像转换为二值图像。
骨架化: 使用bwmorph函数对二值图像进行骨架化操作，提取条纹的中心线。
连通性分析: 使用bwconncomp函数获取骨架图像中所有像素的连通性，每个连通区域代表一个条纹。
消除分支条纹: 循环遍历每个连通区域，如果像素数量小于3，则认为是分支条纹，将其设置为0。
计算条纹长度: 循环遍历每个连通区域，计算每个像素之间的距离，并根据像素位置进行调整，最终计算出条纹的总长度。
统计数据和图像展示: 如果lengths数组不为空，则计算并展示条纹数量、平均长度、长度标准差以及条纹长度分布图；否则，输出“没有符合条件的条纹”。

总结:

本文介绍了使用MATLAB对图像进行条纹长度分析的方法，并提供解决代码错误的解决方案。通过对代码的解析，读者可以学习到图像处理的基本操作，例如读取图像、二值化、骨架化、连通性分析等，以及如何处理代码错误。